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Re: 문제311. (오늘의 마지막 문제) 유방암 데이터를 악성과 양성으로 분류하는 모델의 다른 척도를 실험하세요 2021.02.15해당카페글 미리보기
KNN k=21, seed=4 k=11, seed=4 k=21, seed=1 k=11, seed=1 정확도 1 1 0.9642857 0.9285714 kappa 1 1 0.9223 0.8476 민감도 1 1 0.9047619 0.9047619 특이도 1 1 1 0.9428571 정밀도 1 1 1 0.9047619 재현율 1 1 0.9047619 0.9047619 cut off F1 score 1...
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보험금으로 풀어보는 양성신생물과 악성 신생물 2017.02.06해당카페글 미리보기
이루어진 혈관종 등이 보통 양성신생물에 속합니다. . . . .■양성/악성 신생물과 보험금 . .암이나 단순한 덩어리 종양이느냐에...차이 역시 엄청납니다. 신생물은 실비 외에 암관련 특약(암진단비,암수술비,암입원비 등) 과 관련이 깊은 질환인데요...
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‘여성암 1위’ OO암 유발하는 위험질환 3가지 2023.09.18해당카페글 미리보기
반면 엽상종양, 비정형 세포증식증, 관내유두종 등은 유방암으로 발전할 가능성이 높아 주의가 필요하다. 유방의 엽상종양은...자란다는 차이점이 있다. 일반적으로 양성, 경계성, 악성으로 나눌 수 있다. 악성은 16~30%이며, 이 경우 20~25%는 폐나 뼈로...
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양성종양과 악성종양 2011.11.05해당카페글 미리보기
종양은 양성종양과 악성종양으로 분류되는데, 우리가 흔히 부르는 암이란 말은 악성종양만을 의미합니다. 악성종양과 양성종양의 일반적인 특징을 비교해보면 악성종양이 빠른 속도로 증식하는데 비해 양성종양은 그 속도가 느리고, 악성종양은 원래 세포...
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간암의 양성종양과 악성종양 2021.04.20해당카페글 미리보기
모호할 때는 수술적인 제거가 필요할 수 있습니다. 악성 종양은 양성 종양과는 달리 치료를 하지 않으면 생명을 위협할 정도...간암’과 다른 장기에서 전이된 ‘전이성 암’으로 구분합니다. 다음은 간에서 생기는 악성 종양들입니다. 1. 간세포암...
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Re: 문제311. (오늘의 마지막 문제) 유방암 데이터를 악성과 양성으로 분류하는 모델의 다른 척도를 실험하세요 2021.02.15해당카페글 미리보기
wbcd <- read.csv("wisc_bc_data.csv", header=T, stringsAsFactors=FALSE) wbcd$diagnosis <- factor( wbcd$diagnosis, levels= c("B","M"), labels=c("Benign", "Maliganant") ) set.seed(1) wbcd_shuffle <- wbcd[ sample(569), ] wbcd2 <- wbcd...
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‘여성암 1위’ OO암 유발하는 위험질환 3가지 2023.09.18해당카페글 미리보기
반면 엽상종양, 비정형 세포증식증, 관내유두종 등은 유방암으로 발전할 가능성이 높아 주의가 필요하다. 유방의 엽상종양은...자란다는 차이점이 있다. 일반적으로 양성, 경계성, 악성으로 나눌 수 있다. 악성은 16~30%이며, 이 경우 20~25%는 폐나 뼈로...
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대장내시경, 국가 대장암 검진 기본검사로 채택 추진 2022.11.09해당카페글 미리보기
식생활, 붉은 육류 및 가공육 과다 섭취, 신체 활동 부족, 염증성 장 질환 등 환경적 요인으로 발병한다. 대부분의 대장암은 양성 종양인 선종성 용종이 3~10년에 걸쳐 악성 종양으로 진행돼 발생한다. 초기에는 아무런 증상이 나타나지 않는 경우가...
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Re: 문제311. (오늘의 마지막 문제) 유방암 데이터를 악성과 양성으로 분류하는 모델의 다른 척도를 실험하세요 2021.02.16해당카페글 미리보기
wbcd <- read.csv("wisc_bc_data.csv", header=T, stringsAsFactors=FALSE) wbcd$diagnosis <- factor( wbcd$diagnosis, levels= c("B","M"), labels=c("Benign", "Malignant") ) str(wbcd) sample(10) # 1부터 10까지의 숫자를 랜덤으로 섞어서 출력하는...
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Re: 문제311. (오늘의 마지막 문제) 유방암 데이터를 악성과 양성으로 분류하는 모델의 다른 척도를 실험하세요 2021.02.15해당카페글 미리보기
setwd("/Users/macbook/Documents/itwill/R") wbcd <- read.csv("wisc_bc_data.csv", header=T, stringsAsFactors=FALSE) wbcd$diagnosis <- factor( wbcd$diagnosis, levels= c("B","M"), labels=c("Benign", "Maliganant") ) str(wbcd) nrow(wbcd) #569...