의약학정보

머신러닝을 활용한 당뇨병 데이터 분석

딥클래스 멘토 멘토0.0 (0)수강생 0명

강의 소개

Pima 인디언 당뇨병 데이터(768명)로 데이터 확보·전처리·EDA부터, 네 가지 머신러닝 모델(로지스틱 회귀·랜덤포레스트·SVM·나이브 베이즈)의 학습과 평가, 랜덤포레스트 특성중요도로 위험인자(포도당·BMI·나이) 도출까지. 데이터 누수 없는 올바른 교차검증으로 배우는 의료 데이터 분석 프로젝트.

멘토 Q&A 포함

코드 자료 포함

리포트 자료 포함

강의 정보

강사

딥클래스 멘토 멘토

총 강의시간

24분

수강기한

구매일로부터 12개월

총 강의수

17개

연계 진로

의약학

연계 교과

정보

커리큘럼

총 3개 섹션 · 17개 수업

섹션 1. 1회차 — 데이터 확보와 탐색적 분석(EDA)

6개 수업

[1-02] 데이터 출처(Kaggle/Pima)와 8개 특징01:27
[1-03] Colab에서 데이터 불러오기01:17
[1-04] 0값=결측 — 중앙값 대치01:41
[1-05] 기술통계와 Outcome별 분포 시각화01:54
[1-06] 상관 히트맵과 해석01:29

섹션 2. 2회차 — 머신러닝 4개 모델과 평가

6개 수업

[2-01] 지도학습·교차검증·데이터 누수 개념01:39
[2-02] 누수 없는 전처리 Pipeline 만들기01:20
[2-03] 4개 모델 + 교차검증 비교01:11
[2-04] 평가지표 — 정밀도·재현율·F1·ROC-AUC01:43
[2-05] test셋 평가 — ROC·혼동행렬01:38
[2-06] 4모델 성능 비교와 모델 선택01:26

섹션 3. 3회차 — 위험인자 분석과 결론

5개 수업

[3-01] 랜덤포레스트 특성중요도 원리01:11
[3-02] 특성중요도 계산과 막대그래프01:02
[3-03] 위험인자 해석 — Glucose·BMI·Age01:27
[3-04] 임상적 의미 — 1차 지표와 맞춤 예방01:16
[3-05] 한계·결론·보고서01:35

멘토 소개

🩺

딥클래스 멘토 강사

딥클래스 멘토 멘토는 의약학 분야의 풍부한 경험을 바탕으로 고등학생 눈높이에 맞춘 강의를 진행합니다.

수강평 0

리뷰를 작성하려면 로그인이 필요합니다

Q&A

(0개 질문)

로딩 중…

질문을 등록하려면 로그인이 필요합니다