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자바로 Bayesian Networks 구성 CSM 외과 수술 성공확률 예측하기

 

 

 

 

 

 

경추척추관 협착증(Cervical Spondylotic Myelopathy, CSM)

CSM 척추 질환으로 55세가 넘은 환자에게 발견되는 흔한 척추 기능 장애 질병 하나입니다.

증상으로는 추후 보행 장애로 이어지는 부자연스러운 걸음걸이, 마비, 전반적인 기능 약화 등이 있습니다. 질환이 가볍게 또는 심하게 진행되면 외과 수술을 받을 있습니다.

 

여러분은 주어진 정보로 베이지안 네트워크를 디자인하고, 알고 있는 사실을 바탕으로 수술 결과를 예측하려고 합니다.

 

 

 

네트워크 계획하기

자바로 간단한 베이지안 네트워크 만들어

베이지안 네트워크를 만들어

경추척추관 협착증(Cervical Spondylotic Myelopathy, CSM) 외과 수술이 성공할 확률을 구해보겠습니다.

 

 

 

 

 

노드 정하기

모든 노드를 만들어야 합니다.

노드가 많은 베이지안 네트워크가 필요합니다.

 

CSM 예제를 위해 다음 4개의 노드가 필요합니다.

 

환자의 나이(Age)

흡연 여부(Smoker)

투병 기간(Duration)

외과 수술 결과(Surgical outcome)

 

 

 

 

 

 


나이(age) 노드는 흡연 여부(smoker) 노드의 부모가 되고, 흡연 여부 노드는 다시 외과 수술 결과(surgical outcome) 노드의 부모가 됩니다. 또한, 투병 기간(duration) 노드는 외과 수술 결과 노드의 부모입니다.

 

 

 

 

 

 

확률 할당하기

부모 노드의 확률을 비롯하여 모든 노드에 모든 확률을 부여해야 합니다.

 

 

확률과 조건부 확률 전체 목록

·         노드는 다음과 같은 확률을 가집니다.

·         전문가에게 사전 확률 정보를 받아으며 확률과 조건부 확률 전체 목록은 다음과 같습니다.

·         코드에 확률을 입력할 있으며 프로젝트를 완성하여 실행할 네트워크의 결과의 토대를 제공해줍니다.

 

 

 

나이(Age)

<55

>55

0.8

0.2

 

 

 

흡연 여부(Smoker)

나이(Age)

흡연

비흡연

<55

0.4

0.6

>55

0.8

0.2

 

 

 

투병 기간(Duration)

< 2

> 2

0.9

0.1

 

 

외과 수술 결과(Surgical outcome)

흡연 여부 (Smoker)

투병 기간 (Duration)

성공

실패

흡연자

<2Y

0.1

0.9

흡연자

>2Y

0.01

0.99

비흡연자

<2Y

0.8

0.2

비흡연자

>2Y

0.58

0.42

 

 

 

 

 

네트워크 코딩하기

자바 프로젝트 생성 구성합니다.

 

 

 

 

 


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Windows 8 / 8.1

윈도우 8.1에서 쿠키 저장 폴더가 숨김 폴더로 존재합니다.

   

시작 > 실행

shell:cookies

   

C:\Users\사용자이름\AppData\Local\Microsoft\Windows\INetCookies

   

   

시작 > 실행

shell:cookies\low

   

C:\Users\사용자이름\AppData\Local\Microsoft\Windows\INetCookies\Low

   

   

   

Windows 7

   

%AppData%\Microsoft\Windows\Cookies\Low

   

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Singleton Pattern(싱글톤 패턴)

·         싱글턴 패턴

·         GOF 23가지 패턴 하나.

·         singleton 하나의 인스턴스만 생성되도록 제약을 디자인 패턴입니다.

·         싱글톤 패턴의 용도는 하나의 프로그램 내에서 하나의 인스턴스만을 생성해야만 하는 패턴( 어떤 클래스의 인스턴스는 오직 하나임을 보장하며, 인스턴스에 접근할 있는 전역적인 접촉점을 제공하는 패턴)

·         Connection Pool, Thread Pool 같이 Pool 형태로 관리되는 클래스의 경우, 프로그램 내에서 단하나의 인스턴트로 관리해야 하는 경우를 말합니다.

·         JAVA에서는 객체로 제공됩니다.

 

 

 

http://bit.ly/2D2UfvH

https://en.wikipedia.org/wiki/Singleton_pattern


 

 


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2019. 10. 10. 00:54

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과적합 판단

특정케이스가 아닌 일반적인(general) 결과가 나오도록 해야 합니다.

 

·         모델 비교

·         모델의 복잡성에 따른 오류 발생 빈도

 

 

모델 비교

검정색 점들이 있을 , 점들을 대표하는 곡선을 추정하는 경우 동일한 학습 데이터로 학습된 3개의 모델 비교 보겠습니다.

 

구분

설명

Model A

·         너무 단순화된 모델

·         처리 속도 빠름

·         직선으로 단순하게 추정을 하는 경우로 얼핏 보기에도 오류가 많음을 있습니다.

Model B

·         실제와 가장 유사한 모델

·         주어진 점들의 특성을 나타내고 있습니다.

·         정확성이 높음

·         약간의 오차는 있지만 새로운 샘플들이 들어올 때는 좋은 결과가 나올 수도 있습니다.

Model C

·         복잡성이 너무 높은 과접합된 모델

·         모든 점들을 그대로 살려 오차가 없이 추정을 하는 경우입니다.

·         모든 점을 연결한 모델이 만들어 지면 새로운 데이터 들어왔을 다시 모든 점을 연결한 모델을 만들게 되어 복잡성이 높아지게 됩니다.

·         주어진 샘플(훈련 데이터) 대해서는 최적의 결과를 나타낼 있지만, 새로운 샘플이 주어지는 경우는 엉터리 결과가 나올 수도 있습니다.

 


 

 

 

 

 

모델의 복잡성에 따른 오류 발생 빈도

·         모델의 복잡성이 높을수록 훈련 데이터에 대해서는 오류가 적어집니다.

·         실제 데이터에 대해서 일정 수준 이상의 복잡성은 오류를 증가시킵니다.

·         그러므로 정확한 모델을 생성하기 위해서는 복잡성을 적절한 수준으로 유지할 필요가 있습니다.

·         적절한 복잡성 수준이 넘어간 것으로 과적합으로 있습니다.

 


 


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