분류 전체보기72 결정 트리(Decision Trees) 결정 트리(Decision Trees) 개요 결정 트리는 분류 및 회귀 문제에 사용되는 감독 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고, 일련의 질문을 통해 결정을 내리는 나무 형태의 모델을 만듭니다. 각 노드(node)는 데이터의 특징(feature)에 대한 질문을 나타내며, 각 분기(branch)는 가능한 응답을 나타냅니다. 가장 하단의 노드(잎 노드, leaf node)는 결정 결과를 나타냅니다. 필요 이유 이해와 해석이 용이: 결정 트리는 시각화가 쉽고, 비전문가도 이해하기 쉬운 결과를 제공합니다. 데이터 전처리 요구가 적음: 결정 트리는 다른 알고리즘에 비해 덜 복잡한 데이터 전처리가 필요합니다. 비선형 관계 모델링: 결정 트리는 데이터의 비선형 패턴을 포착할 수 있습.. 2024. 1. 7. 분류분석(Classification Analysis 분류 분석(Classification Analysis)은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 사용되는 주요 기술 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터를 미리 정의된 클래스나 범주로 분류하는 과정을 말합니다. 주요 목적은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 이를 올바른 범주로 분류하는 것입니다. 분류 분석 알고리즘은 크게 다음과 같이 나눌 수 있습니다 결정 트리(Decision Trees): 데이터를 분류하기 위해 결정 규칙의 계층적 구조를 사용합니다. 각 노드는 특정 속성에 대한 결정을 나타내며, 이를 통해 데이터를 서브셋으로 나눕니다. 나이브 베이즈(Naive Bayes): 통계적 방법을 사용하여 각 클래스에 속할 확률을 계산합니다. 이 알고리즘은 모든 특성이 서로 독립적이라고 가정합니다. 서포트 벡터 머신.. 2024. 1. 7. 파키슨병 (PET 검사) 파키슨병 개요 파키슨 병은 중추신경계의 진행성 질환으로, 주로 운동 기능 장애를 일으킨다. 이 병은 뇌 내 도파민을 생산하는 신경 세포의 손실로 발생하며, 주요 증상으로는 손떨림, 근육 경직, 움직임의 느려짐, 균형 장애 등이 있다. 원인은 아직 명확히 밝혀지지 않았으나, 유전적 요인과 환경적 요인이 상호 작용하는 것으로 추정된다. 치료는 주로 증상의 완화와 삶의 질 향상에 초점을 두며, 도파민 대체 요법이 일반적이다. 정기적인 운동과 물리치료도 환자의 증상 관리에 도움을 준다 진단 방법 임상 증상 평가: 손떨림, 근육 경직, 운동 둔화 등 전형적인 증상을 기반으로 진단함. 신경학적 검사: 의사가 신체 검사와 신경학적 테스트를 진행함. 영상 진단: MRI나 CT 스캔으로 다른 질병을 배제함. 도파민 수송.. 2024. 1. 7. 황반변성 황반변성이란 황반변성은 눈의 망막 중심부인 황반에 영향을 미치는 질병으로, 주로 고령자에서 발생한다. 이 질환은 시력 중심부를 담당하는 황반의 기능이 떨어지면서 시력 감소를 일으키며, 크게 건성과 습성 두 가지 유형으로 나뉜다. 건성 황반변성은 망막에 노폐물이 쌓여 서서히 진행되는 반면, 습성 황반변성은 비정상적인 혈관이 자라나 출혈과 누수를 일으켜 시력 손실이 빠르게 진행될 수 있다 . 황반변성의 종류 건성 황반변성: 망막에 노폐물이 쌓이며 서서히 진행하는 형태. 대부분의 황반변성 환자가 이 유형에 속함. 습성 황반변성: 비정상적인 혈관이 황반 뒤에 자라나며, 누출과 출혈을 일으킴. 더 심각하고 급격한 시력 손상을 유발할 수 있음. 황반변성 진단 방법 안저 검사: 망막의 상태를 직접 살펴봄으로써 황반의.. 2024. 1. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 18 다음
