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프로젝트

코리아IT아카데미 수강생들의 프로젝트를 소개합니다.

심장혈관계 질병 예측 모델

작성일 2022.12.21|조회수 2310

코리아IT아카데미 프로젝트

Ensemble Stacking Classifiers를 이용한
심장혈관계 질병 예측 모델 개발 및 웹기반 배포

과정명
파이썬 기반 Ai 프로젝트
발표일
2022.12.10
담당강사
전준형 강사
팀원 & 담당파트
(조장)황채영
프로젝트 레이아웃 및 메니징
김현주
데이터 전처리 및 머신러닝 모델
임소영
웹기반 배포 및 발표자료
허민준
머신러닝 스태킹 모델 구성
이규완
딥러닝 스태킹 모델 구성
분석목표

- 참고문헌 ‘Asfandyar Khan et al (2022), Cardiovascular and Diabetes Diseases Classification Using Ensemble Stacking Classifiers with SVM as a Meta Classifier, MDPI’ 에서는 머신러닝 모델과 SVM을 meta classifier로 사용하여 0.8871의 정확도를 얻음
- 참고문헌과 동일한 data set(https://www.kaggle.com/datasets/ christofel04/cardiovascular-study-dataset-predict-heart-disea)을 이용하여 머신러닝 뿐만 아니라 딥러닝 기반 stacking ensemble 모델을 구축하고 결과 비교 및 최적의 stacking ensemble 모델 제안
- 선정된 최적 모델의 웹기반 배포

분석방법

- 참고문헌 : ‘Asfandyar Khan et al (2022), Cardiovascular and Diabetes Diseases Classification Using Ensemble Stacking Classifiers with SVM as a Meta Classifier, MDPI’
- 데이터셋 : https://www.kaggle.com/datasets/christofel04/cardio vascular-study-dataset-predict-heart-disea
- 데이터의 전처리 : 결측치 처리, 상관성 분석을 통한 특성 최적화
- 머신러닝 기반 stacking ensemble 모델
- 딥러닝 기반 stacking ensemble 모델
- 개별 ML/DL 및 stacking ensemble 모델의 성능 비교와 최적 모델 도출
- 선정된 최적 모델 기반 웹기반 배포 : streamlit
- 배포 : https://tobeornottobe.herokuapp.com/

분석결과

- 4개의 DNN을 sub-model로 사용하여 각 예측결과를 Gradient Boosting Classifier 모델의 train data로 사용하여 stacking emsemble 모델을 구성
- 논문의 stacking model의 accuracy 0.8871
- 본 팀 프로젝트의 stacking model은 accuracy 0.892625를 얻어, 좀 더 개선된 결과를 얻을 수 있었음

사용기술 및 개발환경

- 데이터 출처 및 수집방법 : https://www.kaggle.com/datasets/christofel04/cardio vascular-study-dataset-predict-heart-disea
- 개발도구 : 주피터 노트북
- 개발언어 및 프레임워크 : 파이썬, streamlit

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