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TECH Techable(テッカブル) 日立ソリューションズがAPI提供を始めた「what3words」とは? https://techable.jp/archives/145147 whatwords 2020-12-23 00:00:13
デザイン コリス 全部、完全に商用利用無料!スマホのUIデザインに適した2,186種類のSVGアイコン素材 -Fluent Icons https://coliss.com/articles/freebies/microsoft-fluent-system-icons.html 続きを読む 2020-12-23 00:36:21
python Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita Twitter APIでの日付指定 https://qiita.com/Zect/items/4247d485340d5e737c52 TwitterAPIでの日付指定はじめにTwitterAPIで日付指定をしたくなった。 2020-12-23 09:54:43
python Pythonタグが付けられた新着投稿 - Qiita 【機械学習】今年の箱根駅伝ってどこが優勝するの?~データから予測まで~ https://qiita.com/hedwig/items/a1197f6c081da596af8f 【機械学習】今年の箱根駅伝ってどこが優勝するのデータから予測まで目次はじめに準備無料トライアルの申し込み準備データセットを準備するいざDatarobotに投入ターゲットの設定モデル作成テストデータを予測おわりにはじめにこちらの記事はDatarobotアドベントカレンダーの日目の記事として書かれた記事をまとめたものとなりますおそらく元の記事の方が気合を入れて書いたのでそちらを読むことをお勧めします元の記事をみてみて「読みにくい」と感じたらこちらの記事を読んでいただくと良いと思いますタイトルにもある通りの第回箱根駅伝の優勝校をDatarobotというツールを利用して予想しましたDatarobotは・データの整形EDA探索的データ解析・機械学習のモデルを作成して自動で最適なモデルを提案するなどをボタン一つで行ってくれる非常に便利なツールですこのような機械学習に関するモデル設定などを自動で行ってくれるものをAutoMLといい近年注目されていますDatarobotは本来は有料で使用するものですが、から日間の無料トライアルが可能なのでそれを用いて予測を行いました準備無料トライアルの申し込みまず無料トライアルに申し込みますリンク先のページはのようになっていると思うので必要事項を記入すればAutoMLを使う準備は完了です準備データセットを準備するまずデータセットを準備しなければなりませんコンペだとデータは与えられますなのでそのデータを用いてどのようなモデルを作るか考えれば良いのですが今回はデータセットを作るところからやらなければなりません自分で一からデータセットを準備したことがなかったのでこれは非常に良い経験になりました今回は「箱根駅伝の優勝校を予想する」というテーマでしたのでこのように予測してみることにしました手順としては以下のようになりますまず色々有用な特徴量となりそうなデータを集めてきますこれについてはこれから詳しく説明しますそのデータを用いて今年の各大学のタイムを予想しますつまり回帰問題としてタイムを予想しそのタイム順に並べることで順位表ごと予想してしまおうというわけですそれではこれからどのようなデータを集めてきたか一つづつ紹介しますデータは過去年分チーム数としてチーム分のデータを集めていますなお以下のデータはスクレイピングに関する知識が貧弱だったためにすべて手動でエクセルファイルに入力しました確認はしましたが多少の間違いがある可能性がありますデータ大学名タイムをを予想する上では大学名は重要だと考えられますたとえば青山学院大学のほうがほかの大学より早そうなどというふうに予想できるからです過去年間では合わせて大学が箱根駅伝に参加しておりそれらのチーム名をカテゴリデータとして持ちますこの第回箱根駅伝のようなサイトが第回大会から第回大会まであるためそちらを参考にして入力しましたデータ年陸上競技の記録やその他スポーツの記録ってなぜか年々進歩していきますよね人間の体は変わらないはずなのでどうしてだろうと思いますがその裏には僕にはよくわかりませんがさまざまな科学の進歩による練習方法の改善や道具の進歩があるのだと思いますもちろん選手の練習もあると思います近年「厚底シューズ」が議論になっていたりしましたよねというわけでおそらく年が経つにつれて記録はなだらかに良くなっていくというふうに考えられるため第何回大会かを特徴量として用います第回大会ならみたいな順位の予想には寄与しませんがタイムの予想には寄与するはずですデータ選手のmのタイムもちろんこれは関係ありそうですmは平地のトラックでやるものですがその一方箱根駅伝は箱根の山を登ったりするのでとても強い相関をもつとまではいいきれないですが影響はあるはずです箱根駅伝は人でするものなので人分のデータがあります全部でチームあったため全部での数値をデータ同様に第回箱根駅伝のようなサイトを参考に入力しましたこれが一番きつかったまた以下のような問題がありましたmのタイムがない選手がいる欠損値訓練データでは実際に走った人がわかるが予測データではつまり大会で誰が走るかは誰が走るかは当日までわからないmのタイムがない選手がいる欠損値まずに関してですがmのタイムが載っていない選手がいます総勢名中人ですそれほど多くないですが欠損値のままだと「データが減ってしまうor学習できない」という状況になるので困ります幸いmのタイムは載っていないもののその代わりにmのタイムは載っていましたmはmのタイムの倍なので「mのタイムを倍したものでいいか」と最初は考えましたですが明らかにmのタイムを倍したタイムの方がmのタイムを倍した方が早いです長い距離を走る方が速さが小さくなるのは当然ですそのため次のような補正をしました倍して秒加えたということですねちなみに秒というのは科学的根拠はありません僕がデータを手打ちしているときの感覚からこれくらいにするとちょうど良さそうというのといろいろな記録をみて比べた結果からです訓練データでは実際に走った人がわかるが予測データではつまり大会で誰が走るかは誰が走るかは当日までわからないこれはかなり重要ですエントリーされている選手は人いますが当日まで誰が走るかはわかりません選手変更などもありますそれに対して過去のデータでは誰がどの区を走ったかまでわかりますこれでは比較できませんそのため今回は人のうちmのタイムで上位人に入った人のタイムで比べることとします留学生は一人までしか走れないというルールがあるため留学生が上位人に複数人入った場合は位以下の選手も入りますまたそれに伴って訓練データつまり過去のデータの人もどの区間を走ったかではなくmのタイム順でソートしますそれほど根拠がある操作ではないですが「強い選手を入れる区間があるたとえば区とか」という事実を踏まえるとタイム順でソートするのはそれほどおかしいことでもないと考えられますちなみにタイムは秒単位で小数点以下第二位までの値としましたデータ風向風速気温向かい風が強かったり暑かったりはタイムに影響を与えるはずです全チームに共通なのでこれも順位の評価には影響しないですがタイムの予測には寄与しますより具体的にいうと往路と復路の通過時間を考慮しての風速と風向と気温を用いましたこれらのデータは気象庁のホームページをみて入力しましたこの箇所が選ばれたのは気象庁が気温風速などを観測している場所がこれしかなかったからです風速と気温はそのまま数値のデータとして扱えば良いですが方角はどのようにあつかえば良いでしょうか気象庁のデータでは「北北東」などまで分類されています入力の際には北北東gt北東北東gt東のように漢字文字まで分類されているものに関しては「北」「東」など漢字文字にまで簡略化しましたしかし「北東」のように漢字文字で分類されているものを「北」「東」まで分類してしまうのはすこし乱暴な気がしますそこでOneHotEncodingの要領でつぎのようにすることを考えましたつまり風が北西から吹いているのは「北」「西」という影響の足しあわせであるというように解釈して「北西」なら「北」「西」のところにを加えるということですしかしこれでは「北西」などナナメから吹く風の影響が強いかのような印象になってしまうためつぎのようにしました下の図のように強さを規格化しておくみたいな感じですねデータ全日本大学駅伝のタイム先ほどは個々の走力としてmのタイムをいれましたが駅伝なのでチームとしての力も重要ですそのため全日本大学駅伝以下全日本のタイムを採用することにします全日本は箱根出雲と並んで大駅伝と呼ばれており信頼性が高いと考えたからですたとえば正月開催の箱根駅伝のタイムに対しては開催の全日本のタイムを用いますこちらのサイトを参考に入力しましたもちろん他の選手が走っているということもあると思いますが多少の相関はあると考えられますまた箱根駅伝には出場していても全日本には出場していない大学がありましたチーム中チームですこんなに多いのは箱根駅伝は関東の大学のみを対象にしており関東の大学からチーム選ぶのに対し全日本では関東の中で予選があり関東の強いチームしか出場できていないからですこの処理も悩んだのですが全日本には出られなかった予選会などで関東の出場枠に入れなかったということなので全日本に出場している関東のチームのもっとも遅いタイム分くらいのきりのいい年ごとに同一の値で欠損値を補完するということにしましたたとえば全日本にでている関東の大学の一番おそいタイムが時間分秒だったならば時間分秒を全日本に出ていない大学のタイムとしますこれはもちろん年ごとに変わりますこれでは全日本に出場していないチームはすこし不利な気がしますがこれ以外思いつきませんでした。 2020-12-23 09:27:54
js JavaScriptタグが付けられた新着投稿 - Qiita React import/exportについて https://qiita.com/keita_ide78/items/ad0065bff7c908615996 当然同じ名前でも構わないimport〇〇fromファイルのPath等import『export時の名前』AS〇〇fromファイルのPath等②defaultではないものについてはimport〇〇fromファイルのPath等と記載する。 2020-12-23 09:24:21
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医療系 内科開業医のお勉強日記 EMPACTA (Evaluating Minority Patients with Actemra):Covid-19 https://kaigyoi.blogspot.com/2020/12/empacta-evaluating-minority-patients.html 米国CDC調査報告によると、非ヒスパニック系の黒人では非ヒスパニック系白人の倍、ヒスパニック系またはラテン系の倍、非ヒスパニック系アメリカインディアンまたはアラスカ先住民では非ヒスパニック系白人の倍となっており、これは世界的な問題でもあり、英国の万人の患者のうち、白人以外の人種・民族の患者はすべて、白人患者よりもCovid関連の死亡リスクが高かったとのことで、この報告は、ハイリスク患者や人種・民族的マイノリティ集団に焦点を当てた治験TocilizumabinPatientsHospitalizedwithCovidPneumoniaCarlosSalamaetalNEnglJMedDOINEJMoa機械式人工呼吸を受けていないCovid肺炎入院患者へランダム化割り付け標準ケアtocilizumabmgkgBW回投与or回投与orplacebo高リスク・マイノリティ人種登録の所在地を組み入れ、siteselectionに焦点を当てたプライマリアウトカムdayに人工呼吸or死亡名をランダム化、修正ITTに含めたのはtocilizumab群名、プラシーボ群ヒスパニック、ラテン系、黒人、アメリカ系インディアンあるいはアラスカ原住民、非ヒスパニック系白人、他不明を含む群がnbspdayの機械式人工呼吸を受けるか・死亡までの累積比率はトシリズマブ群で信頼区間CIto、プラシーボ群でCItopハザード比formechanicalventilationordeathCItoPbythelogranktestclinicalfailureでは、timetoeventanalysis評価で、プラシーボに比べトシリズマブが良好hazardratioCItodayまでの全原因死亡は、tocilizumab群では、プラシーボ群では加重差パーセントポイントCItosafetypopulationでは、重大副事象発生は、トシリズマブ群では、プラシーボ群では機械換気を受けていないCovid肺炎入院患者においてトシリズマブは機械換気または死亡の複合アウトカムへの進行の可能性を低下させたが生存率の改善には至らなかった新たな安全性シグナルは確認されなかった。 2020-12-23 00:50:00
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