背景紹介：機械学習回帰モデルにおける変数選択の重要性 近年、機械学習はバイオインフォマティクスおよびデータサイエンス分野で広く応用され、予測モデリングの発展を大きく促進しています。ランダムフォレスト（Random Forest、RF）回帰は一般的なアンサンブル学習アルゴリズムとして、予測精度やモデルの堅牢性を効果的に高めることができ、連続型アウトカムの予測モデルを構築する上で重要なツールとなっています。しかし、高次元データに直面した場合、モデル内の予測変数が多いほど必ずしも予測性能の向上につながるわけではなく、むしろ情報の冗長化やモデルの過学習、実際の応用時の利便性の低下につながる可能性があります。したがって、「変数選択（Variable Selection/Feature Selectio...

ベイズ多層グラフ分類器を使用した機能的脳連結研究 研究背景と問題提起 近年、高齢者の認知制御に対する研究がますます重視されています。特に人口の高齢化が進行する中で、高齢者の認知機能を理解することが一層重要になっています。これは医療コストに関わるだけでなく、高齢化社会がもたらす重大な経済的および社会的影響があるためです。高齢者が認知制御タスクを行う際の脳機能連結の変化を研究することは、認知神経科学の領域に貴重な見識を提供します。本研究は、機能的磁気共鳴画像（fMRI）データを通じて、認知機能の低下と脳各領域間の相互関係の連動性を探りました。 論文の出典と著者情報 本研究は、Sharmistha Guha、Jose Rodriguez-Acosta、および Ivo D. Dinov によって執筆...