카페검색 본문
카페글 본문
-
4명 중 1명 전이암 환자, 전이율 높은 암 있다 - 암의 파괴적 본능, 재발과 전이 2024.02.28해당카페글 미리보기
폐암, 유방암, 자궁암, 췌장암 등등 수십종의 암이 발생을 합니다. 전이암진단비 보장 특별약관을 보면 전이암에 대한 보험금 지급에 대해 안내를 해 두엇습니다. 림프절전이암 두가지와 특정 전이암을 구분 총 4가지를 보장을 해주는 특약입니다. 메리츠...
-
Re: 오늘의 마지막 문제를 풀기위한 유방암 분류 전체 코드 2021.07.26해당카페글 미리보기
#1. 데이터를 로드합니다. import pandas as pd wbcd = pd.read_csv("c:\\data\\wisc_bc_data.csv") # 데이터를 정규화 합니다. from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler wbcd2 = wbcd.iloc[ : , 2: ] # 환자번호와 diagnosis 제외합니다. scaler...
-
문제206. 유방암 분류 Riper 알고리즘_파이썬 2022.08.09해당카페글 미리보기
확인 wbcd.isnull().sum() # 결측치 없음 #3. 데이터를 숫자로 변경 x = wbcd.iloc[:,2:] y = wbcd.iloc[:,1:2] # 정답 코드를 0과 1로 변경해주기 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder encoder = LabelEncoder() encoder.fit(y) y2 = encoder...
-
Re: 문제311. (오늘의 마지막 문제) 유방암 데이터를 악성과 양성으로 분류하는 모델의 다른 척도를 실험하세요 2021.02.16해당카페글 미리보기
c("B","M"), labels=c("Benign", "Maliganant") ) str(wbcd) set.seed(1) # 1부터 10까지의 숫자를 랜덤으로 섞어서 출력하는 코드 wbcd_shuffle <- wbcd[ sample(569), ] # 설명: wbcd[ 행, 열 ] wbcd_shuffle wbcd2 <- wbcd_shuffle[ , -1 ] str(wbcd2...
-
F00 알츠하이머병에서의 치매[G30] 실손의료비 보상 가능유무 2024.10.04해당카페글 미리보기
분류코드를 사용할 것. 노쇠 NOS(R54)Senility NOS 2. 여성생식기의 비염증성 장애로 인한 습관성 유산, 불임 및 인공수정관련 합병증(N96~N98) 3. 피보험자의 임신, 출산(제왕절개를 포함합니다), 산후기로 입원한 경우(O00~O99) 4. 선천성 뇌질환(Q00...
