データサイエンス 【初心者向け】クロスバリデーションとは？仕組み・目的・種類を図解！医療データの注意点も紹介
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。
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データサイエンス 【KNIME】60秒で勾配ブースティング！プログラミング無しでできる機械学習入門
プログラミング不要で機械学習！無料ツールKNIMEを使い、勾配ブースティングによる高精度予測モデルを作成する方法をわかりやすく解説します。
データサイエンス 【KNIME】60秒でランダムフォレスト！プログラミング無しでできる機械学習入門
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データサイエンス 【KNIME】60秒で決定木分析！プログラミング無しでできる機械学習入門
KNIMEを使えば決定木分析が60秒でできる！プログラミングなしでマウス操作だけ。医療やビジネスでも活用できる、機械学習入門に最適なノーコード分析をわかりやすく紹介します。
データサイエンス マイクロビットで簡単AI体験！CreateAIで動作を判定してみた
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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。
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【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...
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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...