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...
こんどう
データサイエンス 
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...
データサイエンス ディープラーニングと機械学習の使う上での違いとは？数値データ・画像データでの使い分けについて易しく解説
この記事のテーマ
以前の記事はディープラーニングと機械学習の一つである回帰分析の精度の違いについて紹介しました。ディープラーニングと回帰分析だと条件によって精度に大きな差が出ていました。
しかし、実のところエクセルで処理するよ...
JASP 統計関連 記事リスト
JASPは、医療現場や研究で使える無料の統計ソフトです。
このページでは、JASPで行える統計手法を「手法別」に紹介し、それぞれの解説記事へのリンクをまとめました。統計手法の使い方や意味合いなどについても順次追加していきます。
...
JASP 【たった30秒】初心者でもできる！JASPでスピアマンの相関係数＋p値＋95％CI＋グラフ作成！
この記事の内容
この記事では、無料の統計ソフト JASP を使って、
スピアマンの相関係数・p値をたった30秒で計算し、さらに95％信頼区間・グラフ作成まで一気に行う方法 をご紹介します！
また、検定結果やグラフを外部出...