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사상체질 임상자료 기반 의사결정나무 생성 알고리즘 비교
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저자명
진희정,이수경,이시우,Jin. Hee-Jeong,Lee. Su-Kyung,Lee. Si-Woo
간행물명
韓國韓醫學硏究院論文集
권/호정보
2011년|17권 2호|pp.121-127 (7 pages)
발행정보
한국한의학연구원
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Objectives : In the clinical field, it is important to understand the factors that have effects on a certain disease or symptom. For this, many researchers apply Data Mining method to the clinical data that they have collected. One of the efficient methods for Data Mining is decision tree induction. Many researchers have studied to find the best split criteria of decision tree; however, various split criteria coexist. Methods : In this paper, we applied several split criteria(Information Gain, Gini Index, Chi-Square) to Sasang constitutional clinical information and compared each decision tree in order to find optimal split criteria. Results & Conclusion : We found BMI and body measurement factors are important factors to Sasang constitution by analyzing produced decision trees with different split measures. And the decision tree using information gain had the highest accuracy. However, the decision tree that produced highest accuracy is changed depending on given data. So, researcher have to try to find proper split criteria for given data by understanding attribute of the given data.