RandomForest와 XGBoost를 활용한 유방암 종양 분류

초록

트리 기반 기계학습 알고리즘 RandomForest와 XGBoost를 사용하여 유방암을 분류하는 학습 모델을 만들고 성능을 비교하는 실험을 진행하였다.UCI에서 제공하는 유방암 진단 데이터 셋을 활용하였으며, 총 569명의 31개의 속성이 포함되어 있다. 하이퍼 파라미터 설정 및 교차검증 전과 후로각 모델의 정확도, 정밀도, 재현율, AUC를 도출하고 두 모델의성능을 비교 하였다.