다수의 결정 트리들을 학습 Random Forest -4
실제 사례 연구의료: 환자 재입원 예측목적: 의료 결과를 개선하고 비용을 절감하기 위해 퇴원 후 30일 이내에 재입원할 가능성이 높은 환자를 예측한다.접근법: 환자 인구 통계, 병력, 치료 세부 정보, 실험실 결과, 약물 치료 정보 등 전자 건강 기록(EHR) 데이터를 활용하여 Random Forest 모델을 학습하여 재입원과 관련된 패턴을 식별하며, 기능 엔지니어링에는 누락된 데이터 처리, 범주형 변수 인코딩, 기능 중요도 점수를 기반으로 관련 기능 선택이 포함된다.결과: Random Forest 모델은 높은 예측 정확도를 달성하여 의료 서비스 제공자가 고위험 환자를 식별하고 표적 개입을 구현할 수 있도록 하는데, 이러한 사전 예방적 접근 방식은 자원을 효과적으로 할당하고, 환자 치료를 개선하며, 불필..
2025. 1. 11.
