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저자정보
박지호 (한국외국어대학교) 심수지 (조선대학교) 채유진 (인하대학교) 신제용
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.05
수록면
165 - 168 (4page)

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심장질환은 전 세계적으로 높은 사망률을 기록하고 있는 주요 사망원인 중 하나이다. 세계보건기구 (WHO)에 따르면, 2019년을 기준으로 심장질환은 전체 사망원인 중 가장 큰 비중을 차지한다. 또한, 국내 통계청의 2022년 사망통계에서는 심장질환이 암에 이어 두 번째로 높은 사망원인으로 집계되었다. 이러한 심각성을 고려할 때, 심장질환을 조기에 진단하는 것은 중요하다. 이에 본 연구는 머신러닝을 활용하여 심장질환 진단의 확률을 높이는 모델을 제안한다. 실험 결과, SMOTEENN 기법을 적용한 Logistic Regression 모델이 가장 좋은 성능을 가지는 것을 확인하였다.
#Heart Disease #Machine Learning #Imbalanced Data #Sampling Methods

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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