Pythonを使ったRandom Forest（ランダムフォレスト）で疾患分類 - Qiita

目的 自分のメモ用。 Random Forest（ランダムフォレスト）を使って疾患Aと疾患Bを分ける。 入力したバイオマーカの内どれが重要かを調べる。 UCLの先行研究では、Accuracy74.0%だったのでそれを超えることが目標。 コードと解説は、こちらに記載しました。 【機械学習】Random Forestで疾患分類 まとめ 今回は、Random forestを使って疾患分類をしてみた。 我々の実験だと75.4%で先行研究の74.0%より1.4%高かった。 先行研究ではGray matter volumeのみであったが、我々はdiffusion MRIから得られるmapを入力。 とりあえず、SensitivityとSpecificityを調べたい。