2018年– date –
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機械学習
ランダムフォレストとバギングの違い
ランダムフォレストとバギングは、決定木をより汎用化するために考えられた手法。 違いは何か? 概念的な簡単な説明。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 ランダムフォレストとバギングの総称 アンサンブル学習とは何か? バギングとはどのような手法か... -
機械学習
R partykit で決定木分析を実行する方法
決定木分析をRで行う方法を紹介。 難しいプログラムが組めなくてもすぐに使える。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 決定木分析のRパッケージの準備 決定木分析をRで行う実例 決定木分析をRで行う場合のComplex parameter 決定木分析をRで Complex ... -
機械学習
決定木の過学習を防ぐ剪定(枝刈り)とは?
決定木には剪定(せんてい)という過程がある。 剪定とは何か? 簡単に紹介。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 決定木の弱点 過学習 決定木の過学習を防ぐ剪定 まとめ 決定木の弱点 過学習 あるデータセットから、決定木を作ったとする。 決定木は... -
機械学習
機械学習の決定木分析に計算される Gini 不純度とは? わかりやすく解説
決定木の分岐(ノード)を作るときどのような計算をしているのか? Gini不純度を計算しているのだが、Gini不純度とは何か? ↑1万人以上の医療従事者が購読中 機械学習の決定木 Gini不純度とは? 機械学習の決定木 仮想例で見てみる まとめ 機械学... -
機械学習
機械学習による決定木分析 ごく簡単な解説
機械学習をする方法はさまざまある。 代表的な方法は決定木分析である。 そもそも決定木とは何か? 基本的なことをごく簡単に解説。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 決定木とは何か? 決定木の作り方の基本は? 機械学習で決定木を作るには? まとめ ... -
サンプルサイズ計算
統計に必要なサンプル数が計算できるエクセルファイルのリンク集
標本の大きさの求め方。エクセルを使う方法。 サンプルサイズ計算をエクセルで行う方法。 なかなか探しても見つからないサンプルサイズ計算がここでは見つかる!! ↑1万人以上の医療従事者が購読中 アンケート調査に必要なサンプルサイズ計算 相関係数... -
機械学習
R で分類課題を機械学習モデルで実行する方法 ロジスティック回帰分析・線形判別分析・二次判別分析・k近傍法
機械学習で、よりよく推測できるモデルを選ぶ。 統計ソフトRのISLRパッケージのWeeklyデータで基礎的な機械学習を行ってみた。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 Rで機械学習を行うためデータの準備 Rで機械学習をロジスティック回帰モデルで行う方法 ... -
多重共線性
R で重回帰分析を行う具体例 ― ISLR パッケージ Auto データセットを使った重回帰分析
R の ISLR パッケージの Auto データセットを使った分析例。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 データの準備 Miles per gallonを予測する因子の相関係数 Miles per gallonを国別に比較 Miles per gallonを予測する重回帰モデルの作成 交互作用項を入れ... -
臨床疫学指標
R で NNH Number Needed to Harm を計算する方法
有害必要数(Number Needed to Harm, NNH)は、1人の有害事象が起こる人が出現するのに、何かの影響を受けた人が何人必要かという数。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 NNHを計算するにはどうやるか? 治療必要数 NNT との関係 まとめ 参考書籍 NNH... -
疫学指標
R で罹患率比を求める方法
罹患率比の計算は、どうやるのか? R での計算の方法。 ↑1万人以上の医療従事者が購読中 罹患とは?罹患率とは? 罹患(りかん)とは? 罹患率とは? 罹患率比とは? 罹患率比は何のために計算するのか? Rで罹患率比はどうやって計算するのか? まと...