AI・機械学習

SHAP Dependence Plot（依存プロット）の読み方を初心者向けに解説します。特徴量の値とSHAP値の関係、交互作用の見方、Summary Plotとの違い、統計モデルとの比較、SHAP interaction valuesまで図を使ってわかりやすく説明します。

SHAP summary plot（Beeswarm plot）の読み方を初心者向けに解説。SHAP値の大きさ・方向・色の意味、Bar plotとの違い、機械学習モデルの解釈方法を紹介します。

SHAP値の見方・解釈方法を初心者向けに解説。Waterfall plotとForce plotを使って、機械学習モデルがなぜその予測をしたのか読み解く方法を紹介します。

SHAP値とは何かを初心者向けに解説します。偏回帰係数との違い、SHAP値のプラス・マイナスの意味、特徴量重要度、XAIとしての役割を医療データ分析の例を交えて紹介します。

医療データ分析で起こりやすい過学習を徹底解説。仕組み・原因・検証方法・対策を図解付きで初心者でも理解できます。

医療データでのAIモデル評価に必須のクロスバリデーション。仕組み・目的・種類を図解で解説し、情報リークなどの注意点もわかりやすく紹介します。

医療データ分析にも使われる「勾配ブースティング」をやさしく解説。決定木やランダムフォレストとの違い、誤差を減らす仕組みを図解でわかりやすく紹介します。