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...
機械学習
データサイエンス 
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 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...
機械学習 LightGBMと重回帰、回帰精度が高いのはどっち？サンプル数ごとの精度を可視化して比較検証
前回の記事では、ランダムフォレストと重回帰分析の予測精度をサンプル数ごとに比較しました。今回は、LightGBMと重回帰分析の比較結果をご紹介します。特に医療データ分析に携わる方にとって、**「どのモデルを選ぶべきか」**の参考になれば幸...
機械学習 データが少ない医療現場でも大丈夫？ランダムフォレストと回帰分析の違いをMSEとSHAP値で実験比較
前回の記事では、ディープラーニングと重回帰分析の予測精度をサンプル数ごとに比較しました。今回は、ランダムフォレストと回帰分析との比較結果をご紹介します。特に医療データ分析に携わる方々にとって、「どのモデルを選ぶべきか」の参...