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RESEARCH PAPER 간호·보건 Crossref 실존 확인 2026-09-15 회차 지난 회차

랜덤 포레스트와 로지스틱 회귀 비교: 대규모 벤치마크 실험

Random forest versus logistic regression: a large-scale benchmark experiment
Raphaël Couronné, Philipp Probst, Anne‐Laure Boulesteix · BMC Bioinformatics · 2018년 · 조회 12
왜 이 논문인가 — 선정 기준
RESEARCH PAPER · 후속 연구설계에 활용하기 좋은 논문 — 척도·모형·프레임워크류, 피인용 다수
2018-07 발표 · 피인용 892회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1% · 참고문헌 43개
RESEARCH 슬롯은 높은 인용수(892회)와 분야 상위 1% 인용 영향력을 갖는 논문으로, 향후 연구 설계에 직접 활용 가능한 벤치마크 데이터를 제공하기 때문에 선정되었다.
논문 요약
243개의 실제 데이터셋을 대상으로 기본 파라미터를 사용한 랜덤 포레스트와 로지스틱 회귀를 이진 분류 성능 기준으로 비교하였다. 임상시험 설계 원칙을 차용해 편향을 최소화했으며, RF가 약 69%의 데이터셋에서 LR보다 높은 정확도를 보였다. 평균 정확도 차이는 0.029(95 % CI = 0.022–0.038)였다.
후속 연구설계에 활용하기
후속 연구에서는 동일한 데이터셋 선택 기준과 임상시험‑형 설계 방식을 적용해 새로운 예측 알고리즘을 RF·LR과 비교 평가할 수 있다.
핵심어
랜덤 포레스트로지스틱 회귀벤치마크예측 성능
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1186/s12859-018-2264-5
2026-09-15 확인 · 2026-09-15 선정
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