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IQR알고리즘의 사분범위 조정을 활용한 당뇨 예측 방법 = Prediction of Diabetes using IQR Algorithm of Interquartile Range Adjustment
In this paper, a method of pretreatment of diabetes data used in machine learning is proposed to diagnose and predict diabetes early. The preprocessing methods include missing values, abnormal values, and level imbalance, which are representative problems in medical data. In particular, the IQR algorithm, which is used to solve the ideal value problem, considers a large amount of data as ideal value when the data gap is large, so this paper proposes an ideal value elimination algorithm suitable for input data. The median and SMOTE algorithms are used to solve the problem of missing values and grade imbalance. The proposed pretreatment method shows 5% better performance than the previous ideal value algorithm, and the AUC value is also 4%.
더보기본 논문에서는 당뇨병을 조기진단 및 예측하기 위해 머신러닝에 사용되는 당뇨데이터를 전처리하는 방법을 제안한다. 전처리방법에는 의료데이터의 대표적인 문제인 결측치, 이상치, 클래스의 불균형문제를 포함하고 있다. 특히 이상치문제를 해결하기 위해 대표적으로 사용되는 IQR알고리즘은 데이터의 격차가 클 경우, 많은 양의 데이터를 이상치로 간주하기 때문에 본 논문에서는 기존의 IQR알고리즘이 아닌 알고리즘 내의 사분범위를 조정하여 입력데이터에 적합한 이상치제거 알고리즘을 제안하였다. 결측치 및 클래스의 불균형 문제는 중앙값과 SMOTE알고리즘을 사용하여 문제를 해결하였다. 제안하는 전처리 방법을 사용하였을 경우, 기존의 이상치 알고리즘을 적용한 결과보다 5%의 우수한 성능을 나타내었으며, 또한 AUC수치 역시 4% 더 높은 성능을 보이고 있다.
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