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저자정보
이수지 (조선대학교) 김규빈 (조선대학교) 김주현 (국립안동대학교) 조석헌 (University of California)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2023년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
329 - 332 (4page)

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본 논문은 워크플로 기반 데이터 분석 도구인 KNIME을 활용하여 심장병 분류 예측을 위해 다양한 기계학습 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 및 분석하였다. 이때, Random Forest, XGBoost, Naive Bayes, Multi-Layer Perceptron (MLP) 알고리즘들을 사용하였다. 다차원 이진 데이터인 심장병 데이터 세트에 심장병 분류 예측 성능을 비교 및 분석하기 위해서 4가지의 성능 평가 지표를 고려하였다. 또한, 원본 데이터, Random Forest의 중요도 및 상관관계 속성을 고려하여 선택한 데이터, 그리고 Principal Component Analysis (PCA)를 적용한 데이터 등 3개의 데이터 세트를 생성하여 다양한 분석 결과를 얻었다. 그 결과, 원본 데이터 세트와 속성을 선택한 데이터 세트에서는 MLP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보였다. 또한, PCA를 적용한 데이터 세트에서 XGBoost 알고리즘이 가장 뛰어난 성능을 보였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 세트 및 축소
Ⅲ. 기계학습 알고리즘 적용
Ⅳ. 심장병 분류 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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