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초록·키워드
This study aims to find out important factors related to BMI (Body Mass Index) by using machine learning algorithms. BMI is highly related to the health of middle-aged men, such as various chronic diseases. 71 middle-aged men’s sleep data, step data, and body weight data were collected from a smartwatch device. Then the data divided into 3 groups by person’s height and analyzed by using regression and tree-based machine learning. Moreover, the results were visualized by using explainable AI, SHAP (SHapley Additive exPlanations) to show positive and negative effect of each variable to BMI. In results, the factors have a close relationship with BMI were different in each height group and it shows that considering a method of clustering people into physical characteristics such as height is important to predict an individual’s BMI. Further, through results of this study, it is expected to contribute to a personalized health management for each individual.
본문·목차
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