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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 504 - 513 (10page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2021.47.6.504
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This study aims to find out important factors related to BMI (Body Mass Index) by using machine learning algorithms. BMI is highly related to the health of middle-aged men, such as various chronic diseases. 71 middle-aged men’s sleep data, step data, and body weight data were collected from a smartwatch device. Then the data divided into 3 groups by person’s height and analyzed by using regression and tree-based machine learning. Moreover, the results were visualized by using explainable AI, SHAP (SHapley Additive exPlanations) to show positive and negative effect of each variable to BMI. In results, the factors have a close relationship with BMI were different in each height group and it shows that considering a method of clustering people into physical characteristics such as height is important to predict an individual’s BMI. Further, through results of this study, it is expected to contribute to a personalized health management for each individual.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 라이프로그 분석에 사용한 알고리즘
4. 연구 방법
5. 결과
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (49)
참고문헌 신청
Akinwande, M. O., Dikko, H. G., and Samson, A. (2015), Variance Inflation Factor: As a Condition for the Inclusion of Suppressor Variable (s) in Regression Analysis, Open Journal of Statistics, 5(07), 754.
Basak, D., Pal, S., and Patranabis, D. C. (2007), Support vector regression, Neural Information Processing—Letters and Reviews, 10(10), 203-224.
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Bergstra, J., Yamins, D., and Cox, D. D. (2013), Hyperopt: A python library for optimizing the hyperparameters of machine learning algorithms, Proceedings of the 12th Python in Science Conference, 13, 20
Chen, T. and Guestrin, C. (2016), Xgboost: A scalable tree boosting system, 785-794.
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