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    본 연구에서는 농업인 손상조사 데이터를 활용하여 농업인의 손상 위험을 예측하기 위한 딥러닝 및 머신러닝 기반 모델을 비교·분석하였다. 기존 TabPFN이 소규모 표형 데이터에서만 안정적인 성능을 보이는 한계를 극복하기 위해, 피처 서브샘플링(feature subsampling)과 배깅(bagging)을 결합한 Bagging-TabPFN 앙상블 구조를 제안하였다. 비앙상블 머신러닝(Logistic Regression , SVM, KNN, Naive Bayes, Logistic Regression) 및 앙상블 머신러 ... 전체 초록 보기

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