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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 218 - 226 (9page)
- DOI
- https://doi.org/10.11149/jkaoh.2021.45.4.218
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Objectives: The purpose of this study was to show a procedure for a random forest (RF) analysis which predicts periodontal disease status by using R and Orange Data Mining software, and helps us to understand how to apply the RF technique for dental research.
Methods: Oral examination data of the 7th Korea National Health and Nutrition Examination Survey were used. A RF model was adopted to analyze the data where the target variable was periodontal disease status and the features were gender, age, education level, marital status, alcohol consumption level, smoking status, brushing before sleep, hypertension, and diabetes-related variables.
Results: The important features of the RF analysis were in the order of age, marital status, and prevalence of hypertension and diabetes. The accuracy of the RF analysis was 73% which is not high enough for use in the clinical field.
Conclusions: The RF technique is an ensemble method used to predict periodontal disease status which produces higher accurate outputs than a single method. This study provides a step-by-step guide using Orange Data Mining for researchers who want to study machine learning techniques.
목차
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Mitchell T / 1997 / Machine Learning / McGraw Hill
Geron A / 2019 / Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow Second edition: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems / O’Reilly Media Sebastopol
박수현 / 2017 / 치의학 연구에서 RevMan을 이용한 이분형 결과변수를 분석하기 위한 메타분석의 단계적 안내 / 대한치과의사협회지 56(1):18~40
임회정 / 2016 / 치의학 분야에서 SPSS를 이용한 일반화 추정방정식의 단계별 안내 / 대한치과의사협회지 54(11):850~864
임회정 / 2014 / 치의학 연구에서의 표본크기 산출 / 대한치과의사협회지 52(9):558~569
Geron A / 2019 / Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow Second edition: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems / O’Reilly Media Sebastopol
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임회정 / 2016 / 치의학 분야에서 SPSS를 이용한 일반화 추정방정식의 단계별 안내 / 대한치과의사협회지 54(11):850~864
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