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過学習を、グラフで体験する
— 多項式の次数で誤差を観察
次数を動かすと、訓練誤差は下がる一方で検証誤差が U 字になる。最適点を体感する。
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概念は触って覚えるのが最速。本部では、過学習、交差検証、AUC・Calibration、DCA、データリーケージ、SHAP、Grad-CAM、markerless gait の 8 つを、ブラウザで動く対話型 Web 教材として提供します。実装は HTML / CSS / JavaScript のみ。
次数を動かすと、訓練誤差は下がる一方で検証誤差が U 字になる。最適点を体感する。
K の値を変えると分割と評価がどう変わるか。Group / Stratified の違いも触って理解。
ROC 曲線上を移動して感度・特異度・PPV・NPV を同時に確認。Calibration plot との連動。
Treat-all / Treat-none / モデル の3 線が交差する点と、その臨床的意味。
あえてリーケージを起こした場合の AUC が、外部検証でどう落ちるかを並べて体感。
簡易 SHAP 風の可視化を、回帰・分類両方で。臨床の解釈と数値の対応を確認。
頭部 CT のサンプル画像で Grad-CAM を可視化。正しい所見か、ショートカットか。
MediaPipe を使い、ブラウザ上で歩行動画から関節キーポイントを抽出するデモ。