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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.23 No.2
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 140 - 151 (12page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2023.23.2.140
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In the field of medical data mining, imbalanced data categorization occurs frequently, which typically leads to classifiers with low predictive accuracy for the minority class. This study aims to construct a classifier model for imbalanced data using the SMOTE oversampling algorithm and a heart disease dataset obtained from Harapan Kita Hospital. The categorization model utilized logistic regression, decision tree, random forest, bagging logistic regression, and bagging decision tree. SMOTE improved the model prediction accuracy with imbalanced data, particularly for minority classes.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Dataset
4. Methodology
5. Results
6. Conclusion
References
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