任意の回帰分析手法で変数重要度(特徴量重要度)を計算する機能をDCEKitに搭載しました！[v.2.10.1]～Cross-validated Permutation Feature Importance(CVPFI)～
どの回帰分析手法でも変数重要度 (特徴量重要度) を計算する機能を DCEKit に搭載しました！重要度が 0 を有意に超えるようであれば、その説明変数 x はモデルの予測精度に貢献しているといえます。しかも、x の間に相関関係があっても、...
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[無料公開] 「化学・化学工学のための実践データサイエンス―Pythonによるデータ解析・機械学習―」 の “まえがき”、目次、第１・２章
2022 年 10 月 5 日に、金子弘昌著の「化学・化学工学のための実践データサイエンス―Pythonによるデータ解析・機械学習―」が出版されます。
朝倉書店:
Amazon:
これまで他に、三冊の本...
Cross-validated Permutation Feature Importance(CVPFI)～任意の回帰分析手法で、説明変数間の相関関係を考慮しながら安定的に変数重要度(特徴量重要度)を計算する手法[金子研論文]
金子研の論文が Analytical Science Advances に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは
Cross-validated permutation feature importance consid...
2022年度ゼミ合宿 写真
3年ぶりのゼミ合宿で、有馬温泉に行ってきました！
ゼミをやったり、温泉でゆっくりしたり、神戸や明石によったりと、充実した一泊二日でした。ゼミでは、恒例の「モデルの逆解析」縛りで、さまざまな発表がありました。学生たちの成長も確認でき、大...
DFT計算とベイズ最適化、そしてドメイン知識を駆使して新たな有機半導体材料の分子を開発しました！[パナソニック&金子研の共同研究論文]
パナソニックと金子研における共同研究の成果の論文が The Journal of Physical Chemistry A に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは
Design of Molecules with Lo...
Datachemical LAB にソフトセンサーと異常検知の機能が追加されました！[オンライン予測も可能]
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」の新機能についてです。プレスリリース↓
いろいろな所で紹介させていただいている通り、Datachemical LAB を...
線形モデルだからといって非線形モデルより外挿性が高いわけではまったくありません
よくある誤解の一つに、線形モデルは予測精度が低いけど外挿性が高い、非線形モデルは予測精度が高いけど外挿性が低い、というのがあります。回帰モデルが線形だからといって非線形モデルより予測精度が低いわけではありませんし、線形モデルだからといって非...
グリーン車に乗って研究・仕事の効率を上げる！
今年度は出張が増えてきまして、ここ最近は週に 1 回くらいのペースで新幹線に乗っています。出張のときは、往復あわせて結構な移動時間があり、研究・仕事をする上でとても重要な時間になります。効率よく研究・仕事をすることが望ましく、そのような工夫...
Datachemical LAB にどんな価値があるか
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」の価値についてです。なお、無料トライアルを終えたほぼ全員が Datachemical LAB を即決していただき、そうでなくても、次の年度初め...
SELFIESに基づいてシンプルに新規な化学構造を生成するPythonコードをDCEKitに公開します！
(アイキャッチ画像は、Midjourney にて chemical structures, molecules, organic chemistry, benzene, carbon, hydrogen で描画)
データ解析・機械学習...