표제지
목차
국문요약 9
ABSTRACT 10
제1장 서론 11
1.1. 연구의 배경 11
1.2. 연구의 목적 12
제2장 이론적 배경 13
2.1. 선행연구 : 유방암과 관련 있는 요인 13
2.1.1. 비만도 13
2.1.2. 단백질 호르몬 13
2.1.3. 유전적 요인과 가족력 14
2.2. 분석기법 : 로지스틱 회귀분석과 인공신경망 15
2.2.1. 로지스틱 회귀분석 15
2.2.2. 인공신경망 17
제3장 연구대상 및 방법 19
3.1. 연구대상 19
3.2. 연구방법 20
제4장 연구결과 21
4.1. 로지스틱 회귀분석 결과 21
4.1.1. 독립변수의 선택 21
4.1.2. 분류표 23
4.1.3. 결정계수 24
4.1.4. 모형측정(Hosmer-Lemeshow 검정) 25
4.1.5. 모형평가(k-fold Cross Validation) 27
4.2. 인공신경망 결과 28
4.2.1. 신경망 구조 28
4.2.2. 분류율 30
4.2.3. 모형평가(k-fold Cross Validation) 31
제5장 결론 및 의의 32
5.1. 연구의 결론 32
5.2. 연구의 의의 33
5.3. 연구의 한계 34
참고문헌 35
표 1. 성별 주요 암종 암발생 현황 - 암등록 통계, 국립암센터 11
표 2. 선형 회귀분석과 로지스틱 회귀분석 비교 16
표 3. 연구 데이터 요약(Abstract) 19
표 4. 연구 데이터 변수 정보(Attribute Information) 19
표 5. 연구 데이터 출처(Source) 19
표 6. 로지스틱 회귀분석 각 단계별 변수 22
표 7. 로지스틱 회귀 분류표 23
표 8. 로지스틱 회귀 모형 요약 24
표 9. 로지스틱 회귀 Hosmer와 Lemeshow 검정 25
표 10. 로지스틱 회귀 Hesmer와 Lemeshow 검정에 대한 분할표 25
표 11. 인공신경망 네트워크 정보 28
표 12. 결과 비교:로지스틱 회귀분석 vs 인공신경망 32
그림 1. 인공신경망의 구조 18
그림 2. 로지스틱 회귀 k-fold Cross Validation R code 27
그림 3. 인공신경망 구조에 대한 다이어그램 29
그림 4. 인공신경망 분류율 계산 R code 30
그림 5. 인공신경망 k-fold Cross Validation R code 31