Selecting Optimal Algorithms for Stroke Prediction: Machine LearningBased Approach

최경태; 김경아; 정명애; 강민수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최경태 (을지대학교) 김경아 (을지대학교) 정명애 (을지대학교(성남캠퍼스) 의료지능정보연구센터) 강민수 (을지대학교)

저널정보: 한국인공지능학회 인공지능연구 Korean Journal of Artificial Intelligence Vol.12 No.2

발행연도: 2024.6

수록면: 1 - 7 (7page)

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In this paper, we compare three models (logistic regression, Random Forest, and XGBoost) for predicting stroke occurrence using data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). We evaluated these models using various metrics, focusing mainly on recall and F1 score to assess their performance. Initially, the logistic regression model showed a satisfactory recall score among the three models; however, it was excluded from further consideration because it did not meet the F1 score threshold, which was set at a minimum of 0.5. The F1 score is crucial as it considers both precision and recall, providing a balanced measure of a model's accuracy. Among the models that met the criteria, XGBoost showed the highest recall rate and showed excellent performance in stroke prediction. In particular, XGBoost shows strong performance not only in recall, but also in F1 score and AUC, so it should be considered the optimal algorithm for predicting stroke occurrence. This study determines that the performance of XGBoost is optimal in the field of stroke prediction.

#Stroke prediction #Machine learning #KNHANES #XGBoost

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