資料：
目標：色素性**病（紫癜、黑色素瘤等）
2017nature
網際網路上收集了129450張影象，其中3374張是**鏡影象（**鏡是**科醫生診斷時使用的專業手持裝置）
127463張影象作為訓練集和驗證集，1942張作為測試集
分類為700多
網路：inception v3
【實驗結果】本文的分類實際上只針對兩種**癌，也就產生了本文的兩個任務：角質形成細胞癌（keratinocyte carcinomas）vs 良性脂溢性角化病（benign seborrheic keratoses）；惡性黑色素瘤 vs 普通的痣，在 21 位經過認證的**科醫生的監督下，測試了它在活檢證實的臨床影象上的效能。第一例代表最常見的癌症的識別，第二例代表了最致命的**癌的識別。深度卷積神經網路在這兩個任務上的表現都達到了所有測試的專家的水平，證明了該人工智慧的**癌鑑定水平達到了媲美**科醫生的水平。**中的測試集用了三種資料，也就是共有三種測試，分別是epidermal lesions(上皮病變），melanocytic lesions(黑素細胞病變）和melanocytic lesions（dermoscopy)（也是黑素病變，只不過採用的是**鏡影象），下面高能，圖示三種任務，都是二分類的。
定量的評估呢，本文採用敏感性-特異性曲線(auc)，也就是正樣本的召回率-負樣本的召回率，後者會隨著前者的增大而由1 降為0。上圖吧，可以看到，完全超過醫生的水平
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面板資料分析plm
採用plm包，固定 隨機效應模型，hausman過度識別檢驗 原假設是兩個模型一致 加入截面變係數，即是按個體分別進行回歸分析。載入面板資料分析包 library plm lib.loc d r r r 3.1.2 library p csy plm.data csy zero,indexes c ...
橫截面資料 時間序列資料 面板資料
面板資料 panel data 是將 截面資料 和 時間序列資料 綜合起來的一種資料型別。具有 橫截面 和 時間序列 兩個維度，當這類資料按兩個維度進行排列時，資料都排在乙個平面上，與排在一條線上的一維資料有著明顯的不同，整個 像是乙個面板，所以稱為面板資料 panel data 實際上如果從資料結...