진단·변증 · 증례 보고

텍스트 마이닝 기반 처방 결정을 위한 머신러닝 모델 선정 - 사상체질 단일 처방 치험례를 활용하여

Selection of Machine Learning Models for Prescription Decision-Making Based on Text Mining - Focusing on Case Studies of Single Prescriptions in Sasang Constitutional Medicine

2000~2023년 사상체질 단일 처방 치험례 253건의 텍스트를 형태소 분석과 TF-IDF로 벡터화해 다섯 가지 머신러닝 모델로 처방 분류를 시험한 결과, 랜덤 포레스트가 정확도 0.570, F1 점수 0.528로 가장 높았다.

학술지: 대한한의학회지 (2025)
저자: 김윤서, 이은수, 정로아, 박소현, 김진석, 김현서, 유준상
수록: 한국학술지인용색인(KCI)
DOI: http://dx.doi.org/10.13048/jkm.25006
키워드: 한의학
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