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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 584 - 587 (4page)
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Health functional foods must be reviewed for safety before being sold to consumers. During inspection at the point of import, unsafe health functional foods are difficult to identify. Machine learning models can help provide the knowledge needed to extract samples that need to be examined. However, the most popular machine learning model, GLM, produces some outliers and is vulnerable to the limitations of customs clearance data, which is known for high nonlinearity and class imbalance. Therefore, a more suitable algorithm is required. The purpose of this study is to select an optimal machine learning model in terms of both accuracy and explainability of results according to the characteristics of health functional foods. The results of our analysis suggest that our approach will be applicable to other inspection problems with data characterized by outliers nonlinearity, and class imbalance.
목차
Abstract
Introduction
Method
Results
Conclusion
References
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