Xgboost

팔로워 23 명

사람

기업

프로젝트

여름철 자외선 산출기술
 
2022년 5월 - 2022년 8월 
기상위성 자료를 활용한 여름철 자외선 산출기술 개발 (날씨 빅데이터 콘테스트 1차 1과제) **기여 사항** - 자외선에 영향을 미치는 대기 요인 조사 및 변수 설정 - 전처리된 데이터를 2차 검증 - XGB Regression, LightGBM Regression, Random Forest Regression을 사용한 학습 모델 생성 - Time Series Split 통해 예측 정밀도 향상 - 다양한 파라미터 사용하여 최적의 모델 찾음
혈관 질환 발생 예측
 
2022년 7월 - 2022년 8월 
기상(날씨)에 따른 혈관질환 발생 예측 모델 개발 (날씨 빅데이터 콘테스트 2차 2과제) **기여 사항** - 혈관질환에 영향을 미치는 기상 조건을 조사 및 변수 설정 - 지역별, 년도별 그룹화하여 데이터 전처리 - IQR 방식을 통해 이상치 제거 - interpolate를 통해 결측치 처리 - Min-Max Scaler 통해 정규화 - 분산된 데이터 컬럼명 통일 후 하나의 데이터로 통합 - 다양한 파라미터 사용하여 최적의 모델 찾음
Machine learning predicting myopic regression after corneal refractive surgery using preoperative data and fundus photography
 
2022년 1월 - 2022년 1월 
This retrospective study assigned subjects to the training (n = 1606 eyes) and validation (n = 403 eyes) datasets with chronological data splitting. Machine learning models with ResNet50 (for image analysis) and XGBoost (for integration of all variables and fundus photography)
김준태  Data Scientist