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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.6
- 수록면
- 327 - 335 (9page)
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Case Based Reasoning (CBR) has come to be considered as an appropriate technique for diagnosis, prognosis and prescription in medicine. However, conventional CBR has a limitation in that it cannot incorporate asymmetric misclassification cost. It assumes that the cost of type1 error and type2 error are the same, so it cannot be modified according to the error cost of each type. This problem provides major disincentive to apply conventional CBR to many real world cases that have different costs associated with different types of error. Medical diagnosis is an important example. In this paper we suggest the new knowledge extraction technique called Cost-Sensitive Case Based Reasoning (CSCBR) that can incorporate unequal misclassification cost. The main idea involves a dynamic adaptation of the optimal classification boundary point and the number of neighbors that minimize the total misclassification cost according to the error costs. Our technique uses a genetic algorithm (GA) for finding these two feature vectors of CSCBR. We apply this new method to diabetes datasets and compare the results with those of the cost-sensitive methods, C5.0 and CART. The results of this paper show that the proposed technique outperforms other methods and overcomes the limitation of conventional CBR.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Research Background
3. Cost-Sensitive Case Based Reasoning
4. Case Study
5. Results of Study
6. Concluding Remarks and Future Work
References
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