Detailed Information
Cited 0 time in 
Cited 0 time in 
Cited 0 time in
Metadata Downloads
RandomForest와 XGBoost를 활용한 유방암 종양 분류
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 윤우진 | - |
| dc.contributor.author | 서동호 | - |
| dc.contributor.author | 민세웅 | - |
| dc.contributor.author | 남해운 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-09-04T06:31:22Z | - |
| dc.date.available | 2023-09-04T06:31:22Z | - |
| dc.date.issued | 2021-02 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/115090 | - |
| dc.description.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. | - |
| dc.format.extent | 2 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국통신학회 | - |
| dc.title | RandomForest와 XGBoost를 활용한 유방암 종양 분류 | - |
| dc.title.alternative | Breast Cancer Classification using RandomForest and XGBoost | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집, pp 113 - 114 | - |
| dc.citation.title | 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 113 | - |
| dc.citation.endPage | 114 | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www-dbpia-co-kr-ssl.access.hanyang.ac.kr:8443/journal/articleDetail?nodeId=NODE10547436 | - |
- Files in This Item
- Go to Link
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Related Researcher
- Nam, Hae woon
- ERICA 공학대학 (SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING)