今回のテーマは「肺炎診断」です。
評価基準は第7回、第8回と同じAUCですが、今回は画像です。 ディープラーニングを使って画像から病気を診断するモデルが作れるでしょうか？
期限は 2019/07/09 11:59 JST 2019/07/23 11:59 JST です。
（解答ファイルに誤りがあったため、延長戦を行います。）
2019年5月アーカイブ
今回のテーマは「企業の倒産予測」でした。
インバランスド（クラスが不均衡）で欠損値ありのデータで、評価基準はAUCでした。
最終結果
| ランク | 氏名 | 学年 | スコア | 金 | 銀 | 銅 | 獲得ポイント |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 吉田 拓倫 | M1 | 0.93897 | 1 | 0 | 0 | 10 |
| 2 | 伊藤 徳晃 | M1 | 0.92994 | 0 | 1 | 0 | 9 |
| 3 | 小島 崇史 | B4 | 0.90527 | 0 | 0 | 1 | 9 |
| 4 | 近藤 巧麻 | B4 | 0.90416 | 0 | 0 | 0 | 9 |
| 5 | 木村 昂輝 | B4 | 0.68678 | 0 | 0 | 0 | 2 |
（ルール変更のため、ポイントを修正しました。）
