지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 23 - 37 (15page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.1.23
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
헬스케어 데이터는 클래스 불균형과 특성 간 복잡한 관계를 가지고 있어, 단일모델만으로는 모델의 다양성을 보장하지 못하며 데이터 패턴을 충분히 학습하기 어렵다. 이에 따라, 헬스케어 분야의 도메인 지식을 가진 연구자들이 다층으로 구성된 복잡한 앙상블 모델 구조를 쉽게 구축할 수 있는 자동화 방법의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 헬스케어 데이터에 대해 적응형 다층 스태킹 앙상블 모델을 자동으로 구축하는 새로운 학습 프레임워크 알고리즘을 제안한다. 세 가지 헬스케어 데이터를 활용하여 제안된 프레임워크로 구축한 모델을 다른 AutoML 프레임워크와 비교하였으며, 결과는 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score, AUC를 통해 평가되었다. 제안된 방법은 다른 AutoML 프레임워크와 비교하여 AUC 기준 평균 8.25%p 향상된 결과를 얻었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 적응형 다층 스태킹 앙상블 모델 구축
Ⅳ. 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
카모플라쥬 치료 시스템을 위한 Sliding Window-LSTM 모델 기반 배터리 잔존 수명 예측
박종찬
,
김종현
,
김찬기
외 2명
한국정보기술학회논문지
2023
.01
고려시대 불교건축의 경향과 성격 : 발굴사지 및 사찰의 건립배경을 중심으로
석준호
,
김성우
대한건축학회 논문집 - 계획계
2016
.07
데이터 중복 제거 방법 평가를 위한 경제성 모형
최학열
,
문송천
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2011
.05
역상 크로마토그래피에서 다당유도체로 공유결합된 키랄 컬럼을 이용한 거울상 이성질체의 광학분리
황호
,
김경옥
,
백채선
외 1명
분석과학
2009
.04
[해설] 가스크로마토그래피에 의한 광학 이성질체들의 분리 및 약물 대사에서의 키랄성
신호상
분석과학
1999
.10
최근 본 자료
댓글(0)
0