물의 음용성 데이터를 통한 분류 기법 성능비교

Q: 이 논문에서 정의한 물의 음용성이란 무엇인가?

안전하게 마실 수 있는 물의 상태를 의미하며, 수질 기준에 부합하는지 여부를 평가하는 중요한 지표다. 본 연구에서는 다양한 분류 알고리즘을 통해 해당 상태를 예측하고 분석하는 핵심 변수로 활용된다.

Q: 물의 음용성 분류를 위해 가장 적합한 머신러닝 알고리즘은 무엇인가?

연구 결과, SVC, XGB, Random Forest가 우수한 성능을 보였으나 F1-Score와 데이터 밸런스를 종합적으로 고려했을 때 SVC 알고리즘이 가장 적합한 모델로 판단된다.

김재호; 김장영

doi:10.6109/jkiice.2023.27.8.934

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김재호 (수원대학교) 김장영 (수원대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제8호

발행연도: 2023.8

수록면: 934 - 940 (7page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.8.934

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우크라이나와 러시아와의 전쟁이 발발하면서 각종 생태계 오염이 발생되었다. 물공급과 위생 인프라가 손상되면서, 식수가 부족한 상태에 이르렀다. 이로인해 수인성 질병이 발생할 수 있다. 뿐만 아니라 세계적으로 10억명이 넘는 사람이 안전한 식수를 이용하지 못할정도로 식수에 대한 문제는 중요하다. 본 논문에서는 kaggle에서 가져온 10개의 column을 가지는 데이터로 음용수의 음용성과 다양한 매개변수 간의 관계를 여러 가지 분류 알고리즘을 통해 탐구, 분석한다. 음용성에 상관관계가 높은 데이터들을 가지고 히스토그램, 왜도, 히트맵을 보여줌으로써 데이터에 대한 정보를 보여준다. 마지막으로 평가지표인 Accuracy와 F1-Score로 물의 음용성 데이터를 통한 알고리즘 성능비교를 통해 어떤 알고리즘이 좋은지 판단한다.

#물의 음용성 #분류 #서포트 벡터 분류 #익스트림 그레디언트 부스트 #랜덤 포레스트 #The potability of water #Classificiation #SVC(Support Vector Classification) #XGB(eXtreme Gradient Boost) #Random Forest

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