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      "content": "ラベルありデータのソースはKarolinskaのみ\nラベルなしとしてradbound由来のものがある\n\n## Files\n\n*   **train.csv** - the training set\n*   **test.csv** - the test set\n*   **unlabel.csv** -　ラベルなしデータ　ソースはradboundなので染色違うかも\n*   **sample_submission.csv** - a sample submission file in the correct format\n\n## Columns\n\n*   `isup_grade` -がんの重症度を 0 ～ 5 のスケールで表します\n*   `gleason_score` - PANDAコンペと同じ \n*   `target` - gleason_scoreの合計が0~7/7/8~10の３クラス\n*   `ID` - slide id\n\ntest(1): WSIのlevel1から256*256のタイルを36枚取得\n\ntrain: WSIのlevel1から256*256のタイルを36枚取得\n\nunlabel: WSIのlevel1から256*256のタイルを36枚取得 ソースはradbound\n\n{image_id}_{n_patch:0~35}.png　スライドごとにK枚(K=1~36)のタイルを用いたMILを作成することが求められる。　タイルがもと画像のどの座標から取得したのかは与えていない\n\n\n",
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      "content": "データの説明は\nhttps://www.kaggle.com/competitions/prostate-cancer-grade-assessment/datahttps://www.kaggle.com/competitions/prostate-cancer-grade-assessment/data　\n\nを参照\n\ngleason_scoreの合計が0~7/7/8~10の３クラス分類を行う\n",
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      "content": "評価指標はmulti class ROC AUC\n\n---\n\n```\nsklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, multi_class=\"ovr\")\n\n```\n\n\n## Submission File\nFor each ID in the test set, ３クラスどれに属しているかの確率をpred_0,pred_1,pred_2とする\n The file should contain a header and have the following format:\n\n    ID,pred_0,pred_1,pred2\n    3,0,0,1\n    4,0.2,0.7,0.1\n    6,0.2,0.4,0.4\n    etc.",
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      "content": "- 外部データを使用する場合はコンペ終了１週間前までにdiscussionに使用(予定)データを報告\n- Dataで与えられていないPANDAコンペのデータを使うのは禁止\n- 他チームとのprivate sharing禁止\n-１日15subまで　最終評価のために3subを選んでおく(publicLB best 手元のスコアのbest,アンサンブルたくさんして頑強なもの,etc..)\n- imagenet以外で事前学習したモデルを使う場合はコンペ1日前までにモデル名を、コンペ終了１週間前までに事前学習に用いられているデータをそれぞれdiscussionに報告\n",
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      "content": "データの説明は\nhttps://www.kaggle.com/competitions/prostate-cancer-grade-assessment/overview　参照\n\n上記にないものは\nhttps://docs.google.com/presentation/d/1Ies4vnyVtW5U3XNDr_fom43ZJDIodu1SV6DSK8di6fs/edit?usp=sharing　が詳しい\n\n",
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