動画概要

データサイエンスプロジェクトには大きく4つのプロジェクト類型(リサーチクエスチョンの型)があります。その中の一つが予測モデルの開発と評価です。

モデルの評価法は単に評価指標を知っているというだけでは、もちろん実務プロジェクトを計画・運営することはできません。

それではどのような視点が必要になるのか。本動画ではPoC死に至る全経路解説を通しモデルの評価法に関する視点を紹介します。

参照

・STARD2015に学ぶ 「診断精度の分析」の書き方
https://www.slideshare.net/yoshitaket/stard2015

・診断精度研究のバイアスリスク評価ツールQUADAS-2
https://minds.jcqhc.or.jp/docs/minds/guideline/pdf/Utilization_QUADAS-2.pdf

・不完全な参照基準と診断精度
https://kenkobunka.com/kenbun/kb53/terasawa53.pdf

・医学文献 ユーザーズガイド根拠に基づく診療のマニュアル(第2版)
https://square.umin.ac.jp/massie-tmd/hokuryotemp3.pdf

・診断精度研究の系統的レビューとメタアナリシス
https://iss.ndl.go.jp/books/R000000004-I027320258-00

・Comparative accuracy: assessing new tests against existing diagnostic pathways
https://www.researchgate.net/publication/7104852_Comparative_accuracy_Assessing_new_tests_against_existing_diagnostic_pathways

・Diagnostic test evaluation methodology: A systematic review of methods employed to evaluate diagnostic tests in the absence of gold standard – An update
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6788703/

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