자연어 의무기록에 생성모델을 적용해 미래 건강 예측
의무기록은 자연어로 되어있어서 활용하기 어렵다 같은 소리를 하던 시절은 정말 저물어가는 것 같다. Foresight — Deep Generative Modelling of Patient Timelines using Electronic Health Recordshttps://arxiv.org/abs/2212.08072 환자의 의무기록 텍스트에서 의학 용어를 … Continue Reading →
Category: Machine Learning
트리기반 모델이 뉴럴넷보다 테이블형 데이터에서 성능이 좋은 이유
환자 데이터로 예측모델 만들어 분석하는 연구를 하면 대부분의 경우 Tree-based model (XGBoost, Random Forest, Gradient Boosting Tree, AdaBoost)들의 성능이 높게 나오는 것을 경험적으로 알고 있었는데, 왜 그런지 연구한 논문. 이런 … Continue Reading →
python missForest imputation for mixed categorical and continuous features example
R에서 연속형 변수와 범주형 변수가 섞여있어도 missForest imputation이 한 줄로 되는데, python에서는 은근 까다롭다. 일단 필요한 라이브러리 로드. missingpy 패키지를 이용 성별과 유전형이 category이다. 범주형인 컬럼의 번호를 리스트 형태로 전달해줘야 … Continue Reading →