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Session F - 일반세션 : ICT 융ㆍ복합, 좌장 : 권영옥(숙명여자대학교)
SVM과 meta-learning algorithm을 이용한 고지혈증 유병 예측모형 개발과 활용
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2017년 경영정보관련 춘계통합학술대회 (2017.06)바로가기
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- 페이지
- pp.308-314
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A303467
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4,000원
원문정보
초록
- 한국어
- 본 연구의 목적은 한국의료패널 2012년 자료를 이 용하여 고지혈증 유병에 영향을 미치는 변수를 확인 하고 이를 예측하는 분류모형을 개발하는데 있다. 분류모형에 투입되는 변수 선정을 위해 로지스틱 회 귀분석, 의사결정트리 c4.5, 유전자 알고리즘을 각 각 적용하여 선정하였다. 고지혈증 유병을 예측하기 위해 SVM과 meta learning 알고리즘을 이용하였다. 먼저 SVM의 경우 변수를 6개만 투입하였을 때 정확도가 가장 높았으 며, meta learning의 경우 메타분류기를 SVM으로 하 여 변수 6개를 투입한 경우가 가장 높았다. 본 연구는 기존 연구에서 많이 다루지 않은 고지 혈증을 예측하는 모형을 개발했다는 점과 여러 변수 기법을 적용하여 모델 정확도를 기여하였다. 그러나 메타러닝 성과가 크게 향상되지 않은 점은 본 연구 의 한계이자 추후 관련 연구에서 보완되어야 할 부분이다.
목차
Abstract
Introduction
Previous Research
Research Methods
SVM 분류기법
Meta Learning 알고리즘
Results
자료수집 및 연구대상
기초통계분석
분류모형을 위한 변수선정
Discussion
References
키워드
대사증후군 고지혈증 한국의료 패널 SVM meta-learning저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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