심장병질환을 통한 분류 기법 성능비교

김재호; 김장영

doi:10.6109/jkiice.2023.27.7.824

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김재호 (수원대학교) 김장영 (수원대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제7호

발행연도: 2023.7

수록면: 824 - 829 (6page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.7.824

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심장병은 세계적으로 널리 퍼진 만성 질환으로 매년 수백만 명에게 영향을 미치고 재정적 부담이며 주요 사망원인이다. 노화와 관련된 변화, 만성 염증, 고혈압 및 당뇨병은 모두 심장 질환의 원인이자 위험 요소다. 질병통제예방센터(CDC)는 고혈압, 고콜레스테롤, 흡연을 심장병의 3가지 주요 위험 요소로 식별한다. 다양한 유형의 심장질환이 있지만 대다수는 흉통, 심장 마비와 같은 증상 후에 질병이 있다는 것을 알게된다. 이에따라 심근경색과 같은 심장건강의 부정적인 결과가 발생하기 전에 심장 질환을 예측할 수 있는 모델링을 제안하며, 심장질환의 예방조치의 중요성을 강조한다. 이런 여러 가지 요소들을 분류 알고리즘을 통해 모델링하여 예측하고, 어떤 알고리즘이 좋은지 Accuracy와 F1-Score을 통해 평가한다. 또한 가장 결과가 좋았던 XGBoost모델에 하이퍼 파라미터를 조정해 더 좋은 결과를 도출한다.

#심장병 #분류 #Heart Disease #Classificiation #ADABoost #LinearRegression #XGBoost #XGB(eXtreme Gradient Boost)

참고문헌 (10)

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J. F. Scheitz, C. H Nolte, W. Doehner, V Hachinski and M. Endres, “Stroke–heart syndrome: clinical presentation and underlying mechanisms,” The Lancet Neurology, vol.17, issue 12, pp. 1109-1120, Oct. 2018. DOI:10.1016/s1474- 4422(18)30336-3.

Kaggle Data set, Herat Disease Analysis [Internet]:Available:https://www.kaggle.com/datasets/alexteboul/heart-disease-health-indicators-dataset.

Data Column, National Addiction & HIV Data Archive Program,[Internet].Available:https://https://www.icpsr.umich.edu/web/pages/NAHDAP/index.html.

Z. Xie, O. Nikolayeva, J. Luo and D. Li, “Building Risk Prediction Models for Type 2 Diabetes Using Machine Learning Techniques,” Preventing chronic disease, vol.16, no. 130, pp. 1-9, Sep. 2019. DOI:10.5888/pcd16.190109.

R. E. Schapire, “Explaining Adaboost,” Empirical inference, pp. 37-52 Oct. 2013. DOI:10.1007/978-3-642-41136-6_5.

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