연속성 데이터의 범주형 분류 최적화를 위한 머신러닝 모델 비교연구 - 디지털 기반 보행 변인을 활용한 학생건강체력(PAPS) 중심으로 -

이성문; 임성욱

doi:10.15706/jksms.2024.25.4.005

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이성문 (대진대학교) 임성욱 (대진대학교)

저널정보: 한국서비스경영학회 서비스경영학회지 서비스경영학회지 제25권 제4호

발행연도: 2024.11

수록면: 97 - 119 (23page)

DOI: 10.15706/jksms.2024.25.4.005

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This study aims to optimize categorical classification of continuous data by comparing various machine learning models, focusing on digital gait variables for assessing student health-related physical fitness (PAPS). The models evaluated include CatBoost, LightGBM, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, and Support Vector Regressor. CatBoost consistently achieved the lowest Mean Squared Error (MSE) and highest R-squared (R2) scores across most fitness factors, indicating its suitability for categorical classification tasks. The findings suggest that leveraging digital gait variables can contribute to personalized health management for students.

#Continuity data #categorical classification #Digital Gait Variables #Machine Learning #Physical Activity Promotion System (PAPS)

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