고지혈증 진단의 기계학습 정확도 개선을 위한 중요 임상데이터 특징 선택
저자
이선민(Seonmin Lee) ; 김민태(Mintae Kim) ; 양수빈(Subin Yang) ; 김학재(Hakjae Kim) ; 정태경(Taikyeong Jeong) ; 이성주(Sungju Lee)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1426-1427(2쪽)
제공처
기계학습 방법을 이용한 고지혈증의 정확한 진단을 위하여 임상데이터의 중요한 특징을 분석하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 25가지의 고지혈증 임상데이터 특징 중에서 10가지의 중요한 특징만을 이용하여 고지혈증 진단 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 즉, 임상적으로 정의된 정상범위와의 관계성과 임상데이터 내의 특성을 분석한 특징 중요도를 분석해 우선순위가 높은 특징을 선택하여 기계학습의 정확도를 개선한다. 실험결과, 총 148명의 고지혈증 임상데이터를 SVM(Support Vector Machine), Decision Tree, 그리고 Random Forest를 통해 진단율을 각각 확인한다. 또한, 제안방법을 통하여 중요도 전체 25가지의 특징 중 10가지의 중요한 특징을 우선적으로 선택하여 정확도를 최대 13.3% 개선할 수 있음을 확인한다.
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