신경망을 이용한 주간 갈등 결과 예측

이 기사는 신경망을 사용하여 국제 갈등 결과를 예측하며, 그 정확도를 분산 분석, 로짓 분석 및 규칙 기반 ID3 알고리즘으로 구성된 모델과 비교합니다. 신경망은 원래 생물학적 신경계의 구조를 반영하기 때문에 주목받았지만, 현재 예측 및 분류의 실제 문제를 해결하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 신경망은 외교 정책을 결정하는 데 사용되는 일부 조직적 과정과의 구조적 유사성 때문에 국제적 행동 모델링에도 중요할 수 있습니다. Butterworth 국제 갈등 데이터 세트를 사용한 분할 샘플 테스트에서 신경망은 정확도 측면에서 분산 분석과 ID3를 능가하며, 다항 로짓과 대략 유사한 정확도를 가집니다. 신경망은 종속 변수의 비모드 값 예측에서 분산 분석과 로짓보다 덜 성공적입니다. 신경망에서 중요하다고 식별된 변수는 분산 분석에서 의미 있는 변수와 유사해 보이지만 ID3에서 사용된 변수와는 꽤 다릅니다. 키워드: 신경망, 인공지능, 국제 갈등, ID3, 로짓 분석, 분산 분석.