🫀심혈관질환 분석 01-주제선정배경

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💡 사회가 점점 발달함에 따라 우리의 삶이 윤택해지고, 수명이 늘어났다. 그럼에도 불구하고 안 좋은 습관 (담배, 술 등)으로 아직 우리는 많은 위험에 노출되어 있는데 그로 인한 큰 위험 중 하나가 심혈관 질환이다. 이상징후 없이 갑자기 찾아오는 경우가 많은 심혈관 질환은 2019년 통계청의 사망 원인 통계 조사의 결과 암 다음으로 높은 사망률을 가지는 원인으로 밝혀졌으며, 10만 명당 60.4명의 사망자를 만들 정도로 위험한 질병이다. 조용하지만 몹시 치명적이기에 원인을 알고 예방하는 것이 어떤 질병보다 중요하다. 심혈관 질병을 예방하기 가장 좋은 방법은 직접 병원에 가 검사를 해보는 것이지만, 바쁜 사람이나 해외에 있는 사람들은 검사를 받기 힘들 수 있을 것이라 생각하였다. 따라서 집에서 간단하게 테스트를 해보고 자신이 심혈관 질병이 있는지 알려주는 모델을 만들면 병원에 가야하는 불편함을 줄여줄 수 있을 뿐더러, 혹시나 있을 질병을 예측하는 데 도움이 될 것이다.

<사망원인 통계 조사, 통계청, 2019>

💡 우리 팀이 원하는 심혈관 질환 발병 모델은 사용자가 자신의 정보를 입력하면 다른 환자의 정보들로부터 학습된 심혈관 질환 모델이 사용자의 심혈관 질병의 발병 여부에 대해 예측하고 결과를 알려주는 것이다. 이러한 심혈관 질환 발병 확인 모델을 만들기 위해 첫번째로 noisy data나, missing data를 찾아서 수정을 하는 데이터 전처리를 할 것이다. 두번째로 attribute들의 상관관계를 조사해서 비교적 상관관계가 적은 attribute들을 제거해 보고, 선택된 attribute를 가지고 attribute set을 만들 계획이다. 마지막으로 수정된 data를 가지고 decision tree 와 random forest classification으로 model의 성능을 알아보고자 한다.

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🎲 Hexagonal Plot :
ggplot(data, (aes(x, y)))+stat_bin_hex(color)+theme_bw()+scale_fill_gradient(low, high)+labs(x, y)