불균형 클래스에서 AutoML 기반 분류 모델의 성능 향상을 위한 데이터 처리

이동준; 강지수; 정경용

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동준 (경기대학교) 강지수 (독립연구자) 정경용 (경기대학교)

저널정보: 중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제6호

발행연도: 2021.1

수록면: 49 - 54 (6page)

이용수

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최근 스마트 헬스케어 기술의 발전에 따라 일상적인 질환에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라 헬스케어 데이터를 통해 예측 모델로 질병을 분석하거나 예측하는 연구들이 증가하고 있다. 그러나 헬스케어 데이터에는 양성 데이터와 음성 데이터의 불균형이 존재한다. 이는 특정 질환을 가진 환자에 비하여 상대적으로 환자가 아닌 사람이 많아 데이터 수집에 어려움이 있어 발생하는 현상이다. 데이터 불균형은 질병 예측 및 탐지 시 진행하는 모델의 성능에 영향을 끼치기 때문에 이를 제거할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 오버샘플링과 결측값 대치를 통해서 데이터 불균형을 해소한다. AutoML을 기반으로 여러 모델의 성능을 파악하고 모델 중 상위 3개의 모델을 앙상블한다.

#데이터 불균형 #오버샘플링 #헬스케어 #AutoML #결측값 대치

참고문헌 (15)

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J. C. Kim / 2020 / Hybrid Multi-Modal Deep Learning using Collaborative Concat Layer in Health Bigdata / IEEE Access 8:192469~192480

H. Asri / 2015 / Big data in healthcare:challenges and opportunities / International Conference on Cloud Technologies and Applications (CloudTech) :1~7

J. C. Kim / 2020 / Multi-modal stacked denoising autoencoder for handling missing data in healthcare big data / IEEE Access 8:104933~104943

S. V. Buuren / 2010 / mice: Multivariate imputation by chained equations in R / Journal of statistical software :1~68

N. V. Chawla / 2002 / SMOTE : synthetic minority over-sampling technique / Journal of artificial intelligence research 16:321~357

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강지수

소속기관 경기대학교

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정경용

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논문수 4 이용수 155

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