薬剤師が重要な役割を果たすことで算定できる施設基準は数多くありますが、今回は病棟薬剤業務実施加算の届出をしている病院について、病床数やその他の施設基準との関係をPythonを使って調べてみました。記事の前半は主にデータの概要やプログラムのデータ…

調剤薬局に勤めている友人から、「納品価格が更新された在庫薬のCSVファイルを新たにレセコンに取り込みたいが、うまくいかない」との相談を受け、Pythonプログラムを書いて実現することにしました。わざわざPythonを持ち出さなくても他にも方法はありますが…

主成分分析(PCA：Principal Component Analysis)では、データの本質的な部分に注目して重要な部分を保持し、あまり重要でない部分を削る、一言でいえばデータの要約(＝次元削減)を行います。いろいろな分野で使われている手法ですが、機械学習においては与え…

k-meansはデータを自動的にクラスタリング(グループ化)する手法で、k平均法ともいわれます。同じクラスタ内のデータは類似するように、別のクラスタのデータは異なるようにデータを分類します。ナイーブベイズなどでは正解を与えて「教師あり」で分類を行い…

テキストの特徴抽出の手法として文書を単語の集合としてみるBag of Words(BoW)表現について前に書きましたが、今回は単語を数値ベクトルに変換する手法についてです。 単語の分散表現とは Word2Vec CBOWモデル Skip-gramモデル Wikipediaの特定カテゴリの記…

自然言語処理に関する機械学習の手法を試す際には大量のテキストデータが必要になることがあります。そこで、手軽に使えるテキストデータとしてWikipediaの記事データを使うことにしたのですが、全データを対象にしてアルゴリズムを学習させるのは時間がかか…

前回は2値分類でしたが、今回はロジスティック回帰モデルにおける多クラス分類のコードを書きます*1。今までの流れだと、モデルの表現と目的関数、その偏微分がわかれば勾配降下法でモデルのパラメータを求め分類器を作ることができたので、それを目指します…

今回はロジスティック回帰を使ってデータを分類してみようと思います。「回帰」とありますが、分類タスクで使用されるアルゴリズムです。なお、この記事はCourseraのMachine Learning（機械学習）講座『Logistic Regression』の内容を基に書いています。また…

以前薬歴文書の分類にナイーブベイズ分類器を使いました。この分類器は迷惑メールのフィルタやWebニュース記事の分類等で使用されているそうです。特徴として、性能はやや劣ることがあるものの、高速に訓練でき実装も比較的容易だということで、今回はこのナ…

文書データを数値表現に変換する手法の1つであるBag of Wordsを一からPythonで書いてみました。 Bag of Words(BoW)とは BoWの問題点 ｎグラムによるBoW sklearnのCountVectorizerのパラメータについて tokenizer preprocessor analyzer stop_words max_dfとm…