Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
혈액 암종 세부분류를 위한 기계학습 기반 속성선택 기법 비교 |
| 영문제목(English Title) |
Comparison of Machine Learning-based Feature Selection Techniques for Subtype Classification of Hematopoietic Cancer |
| 저자(Author) |
박광호
라기
류근호
Kwang Ho Park
Lkhagvadorj Munkhdalai
Keun Ho Ryu
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0909 ~ 0911 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
혈액암은 조혈작용을 하는 골수나 림프 혹은 혈액을 구성하는 혈구 인자 세포에 발생하는 악성 종양으로 면역체계의 붕괴를 초래하는 암이다. 이 암은 조기 진단 과정이 매우 까다로우며, 치료 또한 힘든 특성이 있다. 이러한 이유로 우리는 혈액암의 대표적인 5가지 세부분류를 연구하고 있으며, 이를 위해 적절한 유전자군에 대한 선택 역시 고려할 사항임을 인지하고 이를 위한 연구를 진행한다. 이 연구에서는 대표적으로 머신러닝에서 쓰이는 3가지 속성선택 알고리즘(NMF, ICA, PCA)을 세부분류에 적용하고 추출된 속성을 대표적인 분류기(SVM, RF, MLP, LR, KNN)에 투입하여 각각의 분류기가 아형을 얼마나 잘 분류하는지 추출하는 방법을 통해, 속성추출 알고리즘 간의 성능일 비교하였다. 그 결과 NMF를 이용한 MLP 분류 알고리즘이 정확도 0.9538, F1-점수 0.8831로 유의미한 성능을 보였으며, 다른 분류 알고리즘 역시 해당 지표에 대하여 다른 속성추출 방법보다 대부분 좋은 결과를 나타냄을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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