モデルの解釈の結果とドメイン知識(化学的背景・物理的背景等)とが合わないときはどうするか
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
dcelab
ロジスティック回帰(Logistic Regression)～名前は回帰だけど目的はクラス分類～
ロジスティック回帰 (Logistic Regression, LR) について、pdf とパワーポイントの資料を作成しました。LR の計算方法について説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください。pdfファイルはこちらから、パ...
合成条件から材料の物性・活性や製品品質まで複数のモデルで繋ぐ
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
特徴量が多いときに特徴量重要度・変数重要度でモデルを解釈する方針
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
テストデータクロスバリデーションにおける決定係数や正解率が小さいときの変数重要度・特徴量重要度の考え方
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
yが0や1(100)の値をもつデータセットの扱い方
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
モデル構築するときに特徴量xの重みを考慮できるか
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
モデルの予測精度を上げるのではなく、本来の予測精度を目指すという考え方
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
適応的実験計画法を進めるときに、モデル構築手法やカーネル関数や特徴量セットはどうするか？
分子設計・材料設計・プロセス設計において、分子記述子・合成条件・製造条件・評価条件・実験条件・プロセス条件などの特徴量 x と分子・材料・製品の物性・活性・特性などの目的変数 y との間で、データセットを用いて数理モデル y = f(x) ...
びまん性大細胞型B細胞リンパ腫のR-CHOP療法の効果を予測するmiRNAに基づくコンパニオン診断モデルの構築と、そのための最適なmiRNAペアの探索に成功しました！[東京大学太田研&金子研の共同研究論文]
東京大学の太田誠一先生の研究室と金子研における共同研究の成果の論文が Journal of Bioscience and Bioengineering に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはSelecting optimum miR...