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Comparison of Various Criteria for Designing ECOC
석경하,이승철,전갑동 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.2
Error Correcting Output Coding(ECOC) is used to solve multi-class problem. It is known that it improves the classification accuracy. In this paper, we compared various criteria to design code matrix while encoding. In addition. we prorpose an ensemble which uses the ability of each classifier while decoding. We investigate the justification of the proposed method through real data and synthetic data.
통계모형을 이용한 보건지수모형 개발 - 피부질환을 중심으로 -
조대현,석경하,박종길,정우식,전갑동,김은별 한국자료분석학회 2007 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.9 No.1
In this study, using the hourly meteorological data and the medical treatment records from Health Insurance Review Agency in Korea, we developed the predictable statistical model for the weather-related cutaneousdisorder, such as, L50.9, L29.9, L98.1,and L98.9(International Classification of Disease, 10th version) and showed the utility of this model. Using the method of regression and LS-SVM, we estimated the number of standardized daily patient. The upper 15%, the following upper 35% and the remaining were classified into a warning level, an advisory level and a usual level respectively. And we also fitted the logistic regression model. The correct classification degrees through three methods of regression, LS-SVM and logistic regression in test data and validation data are 72.8%, 70.6%, 72.5%, 67.7% and 75.3%, 70.6% respectively. Finally we selected logistic regression model as our final one. The result showed that p-value was very small. And as the relative humidity and the number of duration day below zero temperature increases, the probability of a warning level increases. 본 연구에서는 보험청구자료를 이용하여 기상 조건과 관련성이 높은 것으로 추정되는 질병 가운데 비교적 발생규모와 대중적인 관심도가 높다고 판단되는 피부질환에 대한 환자 발생 예측 모형을 개발하고 이들의 효용성을 보이고자 한다. 회귀모형과 LS-SVM(least square-support vector machine)을 이용해 기상조건에 따른 표준화된 일일발생환자수를 추정하였다. 발생환자수를 각각 경고, 주의 그리고 보통으로 분류 변환 후 훈련용 자료와 검정용 자료에 대하여 오분류표를 구하였다. 또한 표준화된 일일 발생환자수에 logistic 회귀모형을 적합 시킨 후 오분류표를 구하였다. 회귀모형과 LS-SVM 및 logistic 회귀모형을 통하여 분석한 결과 훈련용 자료와 검정용 자료에서 정분류율이 각각, 72.8%, 70.6%와 72.5%, 67.7% 및 75.3%, 70.6%로 나타났다. 이 결과를 토대로 최종분석모형으로 logistic 회귀모형을 선택하여 적합한 결과 유의확률이 아주 유의하게 나왔으며 평균상대습도가 높을수록 그리고 영하의 날씨 지속일수가 많을수록 경고가능성이 높아짐을 알 수 있었다.