한국 중·고령자의 은퇴유형별 분류 규칙 도출에 관한 종단적 연구
본 연구의 자료들은 SPSS 22.0을 사용하여 기본 통계 처리하였으며 의사결정 나무 분석에는 XLminer를 활용하였다. 실험을 위하여 학습용 데이터는 전체데이터의 60%를 평가용 데이터는 20%, 검증용 데이터도 20%를 분할하여 구성되도록 하였다. 학습용 데이터는 나무를 학습하는데 사용되고 평가용 집합은 학습용 데이터에 기초한 완전성장한(full-grown) 나무의 성과를 측정하여 데이터 기반의 규칙을 추출시 과적합을 방지하기 위하여 사용된다. 과적합을 하게 되면 분할수준의 수가 증가하면서 학습용 데이터의 오차는 감소하고 평가용 집합의 오차는 일반적으로 증가하기 때문이다. 그리고 최종 나무의 정확도를 평가하기 위하여 검증용 데이터를 사용한다. 따라서 본 연구에서는 각 데이터 집합의 정확도가 유사하면 모형의 결과를 양호하다고 해석할 것이다. 의사결정나무의 터미널 노드의 최소수준의 수는 7로 설정하였다.
무엇을 이용해서 의사결정 나무 분석을 했어