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title: 211214_面談本田
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# 211214_面談本田

### 進捗
- 標準化の内容について
    - 特徴量ごとに処理をしているのか？
- 実験のやり直し
- 誤判定の解析
    - どの画像で失敗しているのか？
    - 特にG1→G0と誤判定している例とその原因を解析する
        - 色補正をすることでどんな画像で成功・失敗するようになったか
        - 特徴量の違いによりどんな画像で成功・失敗するようになったか
        
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## 標準化の内容について

トレーニングに使用する全ての患者のデータから各特徴量毎に標準化式を求め，標準化を行なっていた．
そして，トレーニングデータで求めた標準化式を使って，テストデータの標準化を行なっていた．

→ 患者全体で標準化を行うより，患者ごとに標準化した方が良い？
    → 数字が下がった．

## 実験のやり直し
前回求めた実験結果の平均の計算に誤りがあった．
正しい結果は以下である．

【表1：色補正なし】
|使用特徴量|分類器|正解率|再現率|F値|特異率|適合率|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|All（Color+Tex+Change）|SVM|0.563670412|0.621323529|0.591943958|0.503816794|0.565217391|
|All（Color+Tex+Change）|RF|0.608614232|0.628676471|0.620689655|0.58778626|0.612903226|
|Color|SVM|0.518726592|0.466911765|0.497064579|0.572519084|0.531380753|
|Color|RF|0.63670412|0.591911765|0.624031008|0.683206107|0.659836066|
|Texture|SVM|0.537453184|0.474264706|0.510891089|0.603053435|0.553648069|
|Texture|RF|0.56928839|0.555147059|0.567669173|0.583969466|0.580769231|
|Color + Tex|SVM|0.529962547|0.518382353|0.529080675|0.541984733|0.540229885|
|Color + Tex|RF|**0.670411985**|**0.669117647**|**0.674074074**|0.671755725|0.679104478|
|Change|SVM|0.425093633|0.389705882|0.408477842|0.461832061|0.429149798|
|Change|RF|0.535580524|0.584558824|0.561837456|0.484732824|0.540816327|
|ColorChange|SVM|0.507490637|0.466911765|0.491295938|0.549618321|0.518367347|
|ColorChange|RF|0.563670412|0.613970588|0.589065256|0.511450382|0.566101695|
|TextureChange|SVM|0.573033708|0.547794118|0.566539924|0.599236641|0.586614173|
|TextureChange|RF|0.612359551|**0.6875**|0.643717728|0.534351145|0.605177994|
|Color+Tex+ColorChange|SVM|0.47752809|0.610294118|0.543371522|0.339694656|0.489675516|
|Color+Tex+ColorChange|RF|0.612359551|0.588235294|0.607210626|0.63740458|0.62745098|
|Color+Tex+TexChange|SVM|0.468164794|0.422794118|0.447470817|0.515267176|0.475206612|
|Color+Tex+TextureChange|RF|**0.674157303**|**0.672794118**|**0.677777778**|0.675572519|0.682835821|

#### 考察
- Change特徴量について，色変化とテクスチャ変化を使用したもの（Change）よりも，色変化だけ，テクスチャ変化だけで使用する場合の方が数値が良い結果となった． 
    - → 色変化とテクスチャ変化を組み合わせるの良くなさそうであり，All(Color+Tex+Change）も数値が良くない
- また，テクスチャ変化は単体で用いる特徴量の中で最も良い数値を記録しており，分類に有効な特徴量であると考えられる．
    - → 実際，Color+Tex にtexChangeを加えたものは，Color+Texよりも全ての数値が良くなった．

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【表2：色補正有り】
|使用特徴量|分類器|正解率|再現率|F値|特異率|適合率|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|All (Color+Tex+Change)|SVM|0.582397004|**0.705882353**|**0.63261944**|0.454198473|0.573134328|
|All (Color+Tex+Change)|RF|0.554307116|0.610294118|0.58245614|0.496183206|0.55704698|
|Color|SVM|0.436329588|0.242647059|0.304849885|0.63740458|0.409937888|
|Color|RF|0.604868914|0.591911765|0.60412758|0.618320611|0.616858238|
|Texture|SVM|0.631086142|0.610294118|0.627599244|0.652671756|0.645914397|
|Texture|RF|0.632958801|0.632352941|0.637037037|0.633587786|0.641791045|
|Color + Tex|SVM|0.483146067|0.316176471|0.383928571|0.65648855|0.488636364|
|Color + Tex|RF|**0.642322097**|**0.694852941**|**0.664323374**|0.58778626|0.636363636|
|Change|SVM|0.372659176|0.349264706|0.361904762|0.396946565|0.375494071|
|Change|RF|0.421348315|0.415441176|0.422429907|0.427480916|0.429657795|
|ColorChange|SVM|0.488764045|0.547794118|0.521891419|0.427480916|0.498327759|
|ColorChange|RF|0.466292135|0.492647059|0.484629295|0.438931298|0.476868327|
|TextureChange|SVM|0.425093633|0.316176471|0.35908142|0.538167939|0.415458937|
|TextureChange|RF|0.485018727|0.411764706|0.448897796|0.561068702|0.49339207|
|Color+Tex+ColorChange|SVM|0.586142322|0.680147059|0.62605753|0.488549618|0.579937304|
|Color+Tex+ColorChange|RF|0.604868914|0.625|0.617059891|0.583969466|0.609318996|
|Color+Tex+TexChange|SVM|0.453183521|0.345588235|0.391666667|0.564885496|0.451923077|
|Color+Tex+TexChange|RF|0.610486891|0.617647059|0.617647059|0.603053435|0.617647059|

#### 考察
- 色補正有りの場合も，texture特徴が有効であると考えられる
- 色補正無しの方が，正解率の側面では精度が良かった
- ColorChange，TextureChange単体，そして，2つを組み合わせたChangeはいずれも0.5を下回っている．最高精度はAllであるが，正解率・再現率・F値のバランスが良いのはColor＋Texとなった．


### 色補正の有無による比較
【表3：色補正の有無による比較】
|使用特徴量|分類器|正解率|再現率|F値|特異率|適合率|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|All(色補正なし)|SVM|0.563670412|0.621323529|0.565217391|0.591943958|0.503816794|
|All|SVM|0.582397004|**0.705882353**|0.63261944|0.454198473|0.573134328|
|All(色補正なし)|RF|0.608614232|0.628676471|0.612903226|0.620689655|0.58778626|
|All|RF|0.554307116|0.610294118|0.58245614|0.496183206|0.55704698|
|Color(色補正なし)|SVM|0.518726592|0.466911765|0.531380753|0.497064579|0.572519084|
|Color|SVM|0.436329588|0.242647059|0.304849885|0.63740458|0.409937888|
|Color(色補正なし)|RF|0.63670412|0.591911765|0.659836066|0.624031008|0.683206107|
|Color|RF|0.604868914|0.591911765|0.60412758|0.618320611|0.616858238|
|Texture(色補正なし)|SVM|0.537453184|0.474264706|0.553648069|0.510891089|0.603053435|
|Texture|SVM|0.631086142|0.610294118|0.627599244|0.652671756|0.645914397|
|Texture(色補正なし)|RF|0.56928839|0.555147059|0.580769231|0.567669173|0.583969466|
|Texture|RF|0.632958801|0.632352941|0.637037037|0.633587786|0.641791045|
|Color + Tex(色補正なし)|SVM|0.529962547|0.518382353|0.540229885|0.529080675|0.541984733|
|Color + Tex|SVM|0.483146067|0.316176471|0.383928571|0.65648855|0.488636364|
|Color + Tex(色補正なし)|RF|**0.670411985**|**0.669117647**|**0.679104478**|0.674074074|0.671755725|
|Color + Tex|RF|**0.642322097**|**0.694852941**|**0.664323374**|0.58778626|0.636363636|
|Chang(色補正なし)|SVM|0.425093633|0.389705882|0.429149798|0.408477842|0.461832061|
|Change|SVM|0.372659176|0.349264706|0.361904762|0.396946565|0.375494071|
|Change(色補正なし)|RF|0.535580524|0.584558824|0.540816327|0.561837456|0.484732824|
|Change|RF|0.421348315|0.415441176|0.422429907|0.427480916|0.429657795|
|ColorChange(色補正なし)|SVM|0.507490637|0.466911765|0.518367347|0.491295938|0.549618321|
|ColorChange|SVM|0.488764045|0.547794118|0.521891419|0.427480916|0.498327759|
|ColorChange(色補正なし)|RF|0.563670412|0.613970588|0.566101695|0.589065256|0.511450382|
|ColorChange|RF|0.466292135|0.492647059|0.484629295|0.438931298|0.476868327|
|TextureChange(色補正なし)|SVM|0.573033708|0.547794118|0.586614173|0.566539924|0.599236641|
|TextureChange|SVM|0.425093633|0.316176471|0.35908142|0.538167939|0.415458937|
|TextureChange(色補正なし)|RF|0.612359551|0.6875|0.605177994|0.643717728|0.534351145|
|TextureChange|RF|0.485018727|0.411764706|0.448897796|0.561068702|0.49339207|
|Color+Tex+ColorChange(色補正なし)|SVM|0.47752809|0.610294118|0.489675516|0.543371522|0.339694656|
|Color+Tex+ColorChange|SVM|0.586142322|0.680147059|0.62605753|0.488549618|0.579937304|
|Color+Tex+ColorChange(色補正なし)|RF|0.612359551|0.588235294|0.62745098|0.607210626|0.63740458|
|Color+Tex+ColorChange|RF|0.604868914|0.625|0.617059891|0.583969466|0.609318996|
|Color+Texx+TextureChange(色補正なし)|SVM|0.468164794|0.422794118|0.475206612|0.447470817|0.515267176|
|Color+Texx+TextureChange|SVM|0.453183521|0.345588235|0.391666667|0.564885496|0.451923077|
|Color+Texx+TextureChange(色補正なし)|RF|**0.674157303**|**0.672794118**|**0.682835821**|0.677777778|0.675572519|
|Color+Texx+TextureChange|RF|0.610486891|0.617647059|0.617647059|0.603053435|0.617647059|

![](https://i.imgur.com/1XIQtwL.png)
![](https://i.imgur.com/SxGTqdv.png)
![](https://i.imgur.com/Yss6tIW.png)



## 誤判定の解析
- 今後進めていく．


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・参考：中間の結果
![](https://i.imgur.com/I5jJQY9.png)


## 今後の課題
- 特徴量選択を実行してみる
- 精度向上


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