K-Nearest Neighbors 기반의 분류 근거 시각화 도구

Abstract

분류 (classification)는 지도 학습의 일종으로, 이미 클래스가 알려진 데이터에 기반하여 클래스가 알려지지 않은 데이터의 클래스를 예측하는 기술이다. 최근 머신 러닝 (machine learning) 기법의 발전에따라 높은 정확도의 분류가 가능해졌지만, 분류 결과에 대한 해석, 즉 분류 근거를 제시하기가 어렵다는한계가 있다. 이는 신뢰성 있는 의사결정을 내려야하는 국방, 의료, 금융 등의 분야에 머신 러닝 기법을적용하기가 어려운 이유가 된다. 본 논문에서는 머신 러닝 기반 분류의 정확도를 유지하면서 분류 결과의 해석성을 높일 수 있는 그래프 임베딩 기반의 분류 모델을 통해 분류를 수행하고, 분류 결과의 근거를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 관련 정보를 보여주는 분류 근거 시각화 도구를 소개한다.