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Re: 문제428. (오늘의 마지막 문제) 위에서 시각화한 ROC 곡선을 이번에는 유방암의 양성과 악성을... 2022.03.03해당카페글 미리보기
실제값이 0과 1형태로 제공되어야합니다. 1이 관심범주입니다. y_test2 = [] for i in list(y_test): if i == 'M': #M : 악성 y_test2.append(1) else: y_test2.append(0) from sklearn import metrics fpr, tpr, threshold = metrics.roc_curve(y_test2...
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갑상선암(악성) 0.4cm와 양성 3.3cm 2012.01.04해당카페글 미리보기
1년 반전에 3.3cm(양성) 과 0.35cm(악성)의 혹이 있어서 내과에서 관찰진료 하고 있었습니다 처음엔 수술 필요 없을거다던 선생님이 0.4cm(악성)이며, 2번 세침결과로 악성(유두암)이라며, 수술을 권하시네요... 0.5cm미만은 악성이라도 검사할 필요도...
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암 '발생 3위' 대장암... 피해야 할 생활습관은? 2023.07.29해당카페글 미리보기
생기는 악성종양을 말한다. 2022년에 발표된 중앙암등록본부 자료에 따르면 2020년 24만 7952건의 암이 새로 발생했고, 그 중 대장암은 2만 7877건(남자1만 6485건, 여자 1만 1392건)으로 갑상선암, 폐암에 이어 전체의 11.2%를 차지하며 3위를 기록했다...
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구강암[oral cavity cancer] 2023.08.23해당카페글 미리보기
동통이 나타날 수 있다. 그러나 동통이 심한 증상만으로 구강암이라고 판단할 수는 없다. 병적인 변화가 입 안의 어느 부위에...변화가 생긴 경우에는 대부분 특별한 증상이 없고 양성 혹과 악성 혹의 생김새가 비슷하기 때문에 구별이 되지 않는다. 또한...
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갑상선암 갑상선결절검사 - 양성인지 악성인지 모른다네요..답답합니다. 2010.01.05해당카페글 미리보기
없나요? ★질문쓰는 곳: 목에 주사기로 액체를 빼어서 조직검사했는데 양성인지 악성인지 정확하게 모른다고 병원에서는 말합니다. 갑상선암 갑상선결절검사 - 양성인지 악성인지 모른다네요..답답합니다. 이런 경우는 무슨검사를 더해야하는지요? 답답...
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Re: 문제428. (오늘의 마지막 문제) 위에서 시각화한 ROC 곡선을 이번에는 유방암의 양성과 악성을... 2022.03.03해당카페글 미리보기
#1. 데이터 로드 import pandas as pd wbcd = pd.read_csv("c:\\data\\wisc_bc_data.csv") wbcd.head() #2. 결측치 확인 wbcd.isnull().sum() #3. 데이터 정규화 x = wbcd.iloc[ : , 2: ] # 환자번호와 diagnosis 는 제외합니다. y = wbcd['diagnosis...
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Re: 문제428. (오늘의 마지막 문제) 위에서 시각화한 ROC 곡선을 이번에는 유방암의 양성과 악성을... 2022.03.03해당카페글 미리보기
#1. 데이터 로드 import pandas as pd wbcd = pd.read_csv("c:\\data\\wisc_bc_data.csv") wbcd.head() #2. 결측치 확인 wbcd.isnull().sum() #3. 데이터 정규화 x = wbcd.iloc[ : , 2: ] # 환자번호와 diagnosis 는 제외합니다. y = wbcd['diagnosis...
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Re: 문제428. (오늘의 마지막 문제) 위에서 시각화한 ROC 곡선을 이번에는 유방암의 양성과 악성을... 2022.03.03해당카페글 미리보기
#1. 데이터 로드 import pandas as pd wbcd = pd.read_csv('c:\\data\\wisc_bc_data.csv') wbcd.head() #2. 결측치 확인 wbcd.isnull().sum() #3. 데이터 정규화 x = wbcd.iloc[:, 2:] #환자번호와 diagnosis 제외 y = wbcd['diagnosis'] from sklearn...
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Re: 문제428. (오늘의 마지막 문제) 위에서 시각화한 ROC 곡선을 이번에는 유방암의 양성과 악성을... 2022.03.03해당카페글 미리보기
#1. 데이터 로드 import pandas as pd wbcd = pd.read_csv("c:\\data\\wisc_bc_data.csv") #2. 결측치 확인 wbcd.isnull().sum() #3. 정규화 #wbcd.info() #wbcd.head() x = wbcd.iloc[:, 2:] y = wbcd.iloc[:, 1] from sklearn.preprocessing import...
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Re: 문제428. (오늘의 마지막 문제) 위에서 시각화한 ROC 곡선을 이번에는 유방암의 양성과 악성을... 2022.03.03해당카페글 미리보기
#1. 데이터 로드 import pandas as pd wbcd = pd.read_csv("c:\\data\\wisc_bc_data.csv") wbcd.head() #2. 결측치 확인 wbcd.isnull().sum() #3. 데이터 정규화 x = wbcd.iloc[ : , 2: ] # 환자번호와 diagnosis 는 제외합니다. y = wbcd['diagnosis...