目的変数 Y における測定誤差などのばらつきを考慮したモデリング
目的変数 Y と説明変数 X との間で回帰モデル Y = f(X) を構築するとき、Y が物性・活性などの何らかの測定値である場合をはじめとして、一般的には X の値が全く同じであっても、Y は測定誤差などによってばらつきます。回帰分析では...
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どのようなときに目的変数Yではなくlog(Y)にしたほうがよいのか？～対数変換するメリットとデメリット～
回帰分析では、目的変数 Y と説明変数 X との間でモデル Y = f(X) を構築します。このとき、Y ではなく、それを対数変換した log(Y) を用いることがあります。モデル log(Y) = f(X) を構築し、モデルに X を入力...
「DCE soft sensor」を現場で使えるように機能を追加しました！オンライン予測およびオンラインモデル更新
「DCE soft sensor」に機能を追加しましたので報告します！追加した機能は、現場で 「DCE soft sensor」 を使うための機能でして、 csv ファイルから説明変数 X データを読み込んで目的変数 Y の値を予測 csv...
ちょっとソフトセンサーを試してみたいという方へ、プログラミング不要で実行できるアプリ「DCE soft sensor」を作りました。ご自由にお使いください
ソフトセンサーを試してみたい、プラントのデータを使ってソフトセンサーで推定してみたら、どれくらいの誤差で推定できるのか確認してみたい、という方はいらっしゃると思います。試してみて良い結果が出ると、さらにソフトセンサーを勉強するモチベーション...
「DCE tool」に機能を追加しました！その2 逆解析のための予測用サンプルの生成・化学構造モード
「DCE tool」に機能を追加しましたので報告します！追加した機能は、 逆解析のための予測用サンプルの生成 化学構造モードです。順に説明します。なお新しい DCE tool はこちら↓からダウンロードをお願いします。DCE tool ダウ...
「DCE tool」に機能を追加しました！クロスバリデーション・カーネル関数・ベイズ最適化
「DCE tool」に機能を追加しましたので報告します！追加した機能は、 クロスバリデーションの fold 数の選択 カーネル関数のクロスバリデーションによる最適化 ベイズ最適化です。順に説明します。なお新しい DCE tool はこちら↓...
機械学習を手軽に試したい方へ、プログラミング不要で実行できるアプリ「DCE tool」を作りました。ご自由にお使いください
機械学習にチャレンジしてみたい、自分のもっているデータを使って機械学習してみたらどうなるか確認してみたい、という方はいらっしゃると思います。実際に機械学習をやってみて、よい結果が出ると、さらに機械学習をするモチベーションになるかもしれません...
成長や蓄積を実感できることを続けると、心が落ち着くかもしれません
1日1日の成長や日々蓄積していくことが確認できたり、実感できたりすると精神的に安定するかもしれません。新型コロナウイルスの影響もあり、なかなか先が読めない中で、落ち込んだり気分的にすぐれなかったり、精神的に不安定なこともあるかもしれません。...
変数選択・特徴量選択のときに注意すること
変数選択・特徴量選択の手法はいろいろあります。同じ値をもつサンプルの割合が大きい特徴量を削除したりとか、相関係数の絶対値が大きい特徴量の組の一つを削除したりとか、モデルの予測精度を高めるように特徴量を選択したりとか、乱数の特徴量のような目的...
研究室の役割を再考する
「研究室」といっても、ひとことで表現できるわけではなく、いろいろな側面があります。大きく分けると以下の 3 つになるでしょうか。 実験室・実験設備といった空間・設備の側面 研究費を用いて、研究成果を生み出す機関の側面 学生や教員が所属するコ...