유전자 발현 데이터의 비모수 리샘플링 스케일러 개발

Q: 이 논문에서 정의한 부츠스트랩이란 무엇인가?

데이터 개수가 적은 상황에서 리샘플링을 통해 다수의 데이터를 생성하고 표본 평균을 구하는 작업을 반복함으로써 모집단의 평균을 예측하는 실험 통계적 기법을 의미한다.

Q: 비모수 부츠스트랩 정규화 기법이 폐암 아종 분류 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 비모수 부츠스트랩 전처리 기법을 적용하면 유전자 데이터 간의 분포적 특성 차이가 감소하며, 기존의 StandardScaler나 MinMaxScaler 등의 정규화 기법보다 기계학습의 분류 정확도를 유의미하게 향상시킨다.

김승원; 김용하; 이슬희; 최지현; 안홍렬

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저자정보: 김승원 (수원대학교) 김용하 (수원대학교) 이슬희 (수원대학교) 최지현 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 1,912 - 1,914 (3page)

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현재 의료분야에서도 의료 데이터를 기계학습을 이용하여 분석하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 의료 데이터의 한 종류인 유전자 발현 데이터의 기계학습 적용 과정에서 발생하는 정규화 문제를 확인하고 이 문제에 대한 비모수적 기법과 리샘플링 ... 전체 초록 보기

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