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RandomForest와 XGBoost를 활용한 유방암 종양 분류Breast Cancer Classification using RandomForest and XGBoost

Other Titles
Breast Cancer Classification using RandomForest and XGBoost
Authors
윤우진서동호민세웅남해운
Issue Date
Feb-2021
Publisher
한국통신학회
Citation
2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집, pp 113 - 114
Pages
2
Indexed
OTHER
Journal Title
2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
Start Page
113
End Page
114
URI
https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/115090
Abstract
트리 기반 기계학습 알고리즘 RandomForest와 XGBoost를 사용하여 유방암을 분류하는 학습 모델을 만들고 성능을 비교하는 실험을 진행하였다.UCI에서 제공하는 유방암 진단 데이터 셋을 활용하였으며, 총 569명의 31개의 속성이 포함되어 있다. 하이퍼 파라미터 설정 및 교차검증 전과 후로각 모델의 정확도, 정밀도, 재현율, AUC를 도출하고 두 모델의성능을 비교 하였다.
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Nam, Hae woon
ERICA 공학대학 (SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING)
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