【データサイエンス学部】林研究室の学生が日本分類学会で口頭発表しました

 日本分類学会第45回大会（2026年6月27日(土)，28日(日)）にて，データサイエンス学部林研究室の学生が機械学習の公平性の評価に関する研究について口頭発表を行いました．
共著者は指導教員である林邦好准教授だけでなく，データサイエンス学部瀬戸ひろえ助教と大阪大学の研究者との共同研究です．

発表題目：
駒井暉璃，瀬戸ひろえ(京都女子大学)，山本陵平，土岐博(大阪大学)，山本倫生(大阪大学／理化学研究所／滋賀大学)，林邦好(京都女子大学)
「生活習慣病予測モデルにおける予測アルゴリズムのキャリブレーション公平性比較」

発表概要：
臨床予測モデル開発における予測アルゴリズムのキャリブレーションの公平性について，Seto(2025) で提案されたキャリブレーションの公平性を評価する指標を用いた実データ解析を実施した．糖尿病・高血圧症・脂質異常症発症確率を予測する確率予測モデルを5 種のアルゴリズムを用いて構築し，それぞれのキャリブレーションの公平性を評価した．