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A research on the key factors for classification of diabetes based on random forest

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.12 No.3 (2020.08)바로가기
  • 페이지
    pp.102-107
  • 저자
    Yong sub Shin, Namju Lee, Chigon Hwang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A380598

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Recently, the number of people visiting the hospital is increasing due to diabetes. According to the Korean Diabetes Association, statistically, 1 in 7 adults over the age of 30 are suffering from diabetes. As such, diabetes is one of the most common diseases among modern people. In this paper, in addition to blood sugar, which is widely used for diabetes awareness, BMI, which is known to be related to diabetes, triglycerides and cholesterol that cause various complications in diabetics it was studied using random forest techniques and decision trees known to be effective for classification. The importance of each element was confirmed using the results and characteristic importance derived using two techniques. Through this, we studied the diabetes-related relationship between BMI, triglyceride, and cholesterol as well as blood sugar, a factor that diabetic patients should pay much attention to.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
2.1 Classification technique
2.2 Algorithm
2.3 Diabetes
3. Main text
3.1 Data Elements
3.2 Entropy
4. Experiment and Evaluation
5. Conclusion
References

키워드

Decision Tree Random Forest Supervised Learning Diabetes

저자

  • Yong sub Shin [ Graduate School of Smart Convergence Kwangwoon University, Seoul, Korea ]
  • Namju Lee [ Visiting Professor, Department of Physical Education, Institute of Information Technology, Kwangwoon University, Seoul, 01897, Korea ]
  • Chigon Hwang [ Visiting Professor, Department of Computer Engineering, Institute of Information Technology, Kwangwoon University, Seoul, 01897, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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