機械学習 “ポチョムキン理解”って何!?響きが癖になるデータサイエンス用語5選。意味・由来・活用シーンも解説
はじめに
データサイエンスや統計学を勉強していると、**「なんだこの響き…？」**という独特な言葉に出会うことがあります。
「ポチョムキン理解」「マハラノビス距離」「バリマックス回転」…一見すると難しそうですが、ちょっとした由...
機械学習 
データサイエンス Python×Streamlit Cloudで機械学習Webアプリを作って公開する方法｜GitHub & Streamlit Cloud活用ガイド
はじめに
ローカルでStreamlitアプリを動かしたことはありますか？
例えば、研究データの可視化アプリや簡易予測モデルのデモを作るときに便利ですよね。
でも、こんなことを思ったことはありませんか？
チ...
JASP 【たった30秒】初心者でもできる！JASPで1標本ｔ検定＋効果量・95％信頼区間・グラフ描画！
今回やってみる内容
今回は、無料の統計ソフト「JASP」を使って、
1標本ｔ検定をたった30秒で実行し、さらに効果量・95％信頼区間・グラフ描画まで一気に行う方法を紹介します！
また、検定結果やグラフを外部出力する方法も...
データサイエンス MAEやAccuracyだけでAIを信用するのは危険！医療AI予測モデル導入前に確認すべきこと
はじめに
以前の記事で、回帰モデルや分類モデルの評価指標として、MSE（平均平方法誤差）・MAE（平均絶対誤差）やAccuracy（正解率）、ROC-AUCなどの指標をご紹介しました。
しかし、これらの数値だけで「この予測モデ...
データサイエンス 【注意】AccuracyやROC曲線だけでは不十分？医療現場で使える分類モデル評価指標を図解で解説
【医療現場にも役立つ】分類モデルの評価指標をやさしく解説
近年、医療の世界でも「機械学習」や「予測モデル」の活用が注目されています。たとえば、患者の転倒リスク、疾患のスクリーニング、退院時の自立度などを予測するモデルが登場し、学会や...
データサイエンス 【コード量とUIデザインで比較】Streamlit vs Tkinter：機械学習GUIアプリ開発はどっちがベスト？
機械学習モデルを「使える」形に！Streamlitでアプリ化のススメ
モデルを構築し、素晴らしい予測性能を達成したとき、次に考えるのは「このモデルをどうやってみんなに使ってもらうか？」ではないでしょうか。
以前の記事では、機械...
データサイエンス MAE・MSEの違いと使い分けを図解で解説｜回帰モデルの評価指標まとめ【初心者向け】
機械学習やディープラーニングを利用した予測モデルの利用が一般的になってきています。売り上げ予測や在庫管理など、将来が高精度に予測できると良い場面はたくさんあります。医療分野でも、近年は予測モデルを活用する場面が増えてきました。学会やジャー...
統計 【初心者向け】t検定の種類と使い分けをやさしく解説！
はじめに
「t検定ってよく聞くけど、種類が多くて混乱する…」そんな経験はありませんか？
t検定には「対応のあるt検定」「対応のないt検定」「一標本t検定」など、いろいろな呼び名があり、初心者にはわかりづらいのが実情です。この記...
統計 【t検定とは】p値・効果量・自由度・信頼区間までわかりやすく解説【初心者向け】
はじめに
「t検定って聞いたことあるけど、実際には何をしているの？」そんな疑問を持つ方のために、この記事では t検定の考え方、p値の意味、自由度、効果量、信頼区間 など、統計的検定の読み解きに必要な基礎知識をわかりやすく紹介...
データサイエンス LightGBM・XGBoost・CatBoostを比較！回帰タスクで勾配ブースティング3モデルの精度を検証
はじめに
Kaggleなどの機械学習コンペでは、決定木ベースのブースティング手法やディープラーニングがよく使われている印象があります。しかし、私自身は CatBoost や XGBoost をこれまで使ったことがなく、「実際どんな...