데이터마이닝-간질환 환자 분류

데이터마이닝-간질환 환자 분류

데이터마이닝-간질환 환자 분류.pptx

목차 1.목적 결정 2.데이터 수집 3.데이터 탐색 및 정제 4.데이터 마이닝 방법 결정 5.최종 모델 결정 본문 목적 결정 주어진 데이터를 이용하여 적절한 모델을 결정 새로운 간질환 의심환자가 발생했을 때, 그 환자가 간질환 환자인지 아닌지 분류 Age : 나이 Gender : 성별 TB : 총 빌리루빈 DB : 직접 빌리루빈 Alkphos : 알칼리성 포스파타아제 Spqt : 알라닌 아미노기 전달효소 Sgot : 아스파르트산염 아미노기 전달효소 TP : 총 단백질 양(Total Protein) Albumin : 알부민 양 A/G Ratio : 알부민 & 글로불린의 비율 Patient : 1 : 환자, 2 : 정상 * 빌리루빈 : 주로 헤모글로빈에서 만들어지는, 담즙 구성성분의 하나. * 알부민 : 생체세포나 체액 중에 넓게 분포되어 있는 단순단백질로 글로불린과 함께 세포의 기초물 질을 구성. * 글로불린 : 단순단백질 중 물에 잘 용해되지 않는 단백질군 * 알라닌 : 단백질을 구성하는 아미노산 중 하나. * 포스파타아제 : 생체 조직에 있는 유기산과 에스테르, 폴리인산을 가수 분해하는 효소 * 정상치 : 총(總)빌리루빈0.2~1.0mg/㎗, 직접빌리루빈 0~0.4mg/㎗, 간접빌리루빈0.2~0.6mg/㎗ 인도, 안드라 프라데시 583명의 데이터, 변수는 11개 간질환 환자 416명, 정상인 167명 키워드 간질환, 마이닝, 분류, 데이터, 데이터마이닝