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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 31 - 39 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.3.31
이용수
초록· 키워드
본 논문에서는 당뇨병을 조기진단 및 예측하기 위해 머신러닝에 사용되는 당뇨데이터를 전처리하는 방법을 제안한다. 전처리 방법에는 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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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 관련 연구
- Ⅲ. 제안 방법
- Ⅳ. 실험
- Ⅴ. 결론
- REFERENCES
참고문헌
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