물의 음용성 데이터를 통한 분류 기법 성능비교 (Performance Comparison of Classification performance Using Water Drinkability Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 27권 / 8호 / 934 ~ 940페이지
· 저자명 : 김재호, 김장영

초록

우크라이나와 러시아와의 전쟁이 발발하면서 각종 생태계 오염이 발생되었다. 물공급과 위생 인프라가 손상되면서, 식수가 부족한 상태에 이르렀다. 이로인해 수인성 질병이 발생할 수 있다. 뿐만 아니라 세계적으로 10억명이 넘는 사람이 안전한 식수를 이용하지 못할정도로 식수에 대한 문제는 중요하다. 본 논문에서는 kaggle에서 가져온 10개의 column을 가지는 데이터로 음용수의 음용성과 다양한 매개변수 간의 관계를 여러 가지 분류 알고리즘을 통해 탐구, 분석한다. 음용성에 상관관계가 높은 데이터들을 가지고 히스토그램, 왜도, 히트맵을 보여줌으로써 데이터에 대한 정보를 보여준다. 마지막으로 평가지표인 Accuracy와 F1-Score로 물의 음용성 데이터를 통한 알고리즘 성능 비교를 통해 어떤 알고리즘이 좋은지 판단한다.

영어초록

With the outbreak of wars with Ukraine and Russia, various ecosystem pollutions have occurred. Water supply and sanitation infrastructure have been compromised, leading to a shortage of drinking water. This can lead to waterborne diseases. In addition, the issue of drinking water is so important that more than a billion people worldwide do not have access to safe drinking water. In addition, the issue of drinking water is so important that more than a billion people worldwide do not have access to safe drinking water. In this paper, the relationship between drinking water and various parameters is explored and analyzed through various classification algorithms using data with 10 columns taken from kaggle. It shows information about data by showing histogram, skewness, and heat map of data that high correlation to drinkability. Finally, it is judged which algorithm is good by comparing the performance of the algorithm through the drinking data of water with the evaluation indexes Accuracy and F1-Score.

참고자료

· 없음