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。