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前回は、決定木（decision tree）の基本的な概念について説明しました。前回の最後のところで触れたように、decision treeは複数組み合わせることによってより良いモデルになる可能性があります。そこで今回は、Boosting (AdaBoost), Bagging, Random Fore...

あるアウトカムを予測するためには回帰モデル（regression model）を使う方法が（特に医療界では）有名ですが、方法はそれだけではありません。サンプルをあるルールに沿って木の枝のように次々と分けていく、決定木（decision tree）という予測モデルの作...

前回は、医療界のビッグデータベースであるMIMICを紹介しました。今回は、MIMICの具体的な使い方を解説していきたいと思います。 【アクセス権をリクエスト】 まずはMIMICへのアクセス権をもらう必要があります。以下、その手続きを開設していきますが、こ...

病院内には、今まで解析されずに埋もれてしまっていた大量のデータ（ビッグデータ）が存在します。それらをデータベースとして蓄積し、機械学習で解析することで新しい発見を探そうという試みは、医療界においても旬なトレンドです。 アメリカのマサチュー...