データセットに不要な特徴量があることよりも、重要な特徴量がないことの方が問題です
説明変数 x と目的変数 y の間のモデル y = f(x) について、モデルの予測精度を向上させようとするとき、x の特徴量の検討は非常に...
測定条件・分析条件・評価条件の異なる物性や活性のデータの扱い
説明変数 x と目的変数 y の間で、機械学習によりデータセットからモデル y = f(x) を構築することがあります。y として物質の物性...
いただいたアドバイスの一番の有効活用方法は、まずアドバイス通りにやってみることです
データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理などの研究や開発をしているときに、他の人からのアドバイスを求める...
データ解析や機械学習をするときは、常に目的を意識しましょう
データセットがあるとき、例えば説明変数 x と目的変数 y の間で機械学習によりモデル y = f(x) を構築します。モデルに x の値を...
困ったら基礎やアルゴリズムに立ち戻ることも大事です
データ解析や機械学習を活用した研究・開発において、予測精度の高いモデルが作れなかったり、モデルの逆解析で有望そうなサンプルが得られなかったり...
可視化手法・低次元化手法の分類
説明変数 x の数が大きいときなど、データセットを用いてx を潜在変数 z に変換する手法を用いることがあります。z の数が二つのとき、デー...
コスパは、コストで割るのではなくパレート最適解で考えよう！
工学的な研究をしていますので、最終的には「決める」ことを目指すことになります。例えば、データ解析や機械学習でいえば、ハイパーパラメータをいろ...
目的変数が複数あるときの解析の方針の決め方
説明変数 x と目的変数 y の間でモデル y = f(x) を構築して、新しいサンプルの x をモデルに入力して y を予測したり、y が...
実験計画法で実験条件を決めることの意義
まだ実験データがないときに、実験条件を設定して実験することを考えます。実験条件を人が決めるときは、化学的な背景や物理的な背景を考慮したり、装...
モデルの適用範囲の手法やハイパーパラメータの選び方
説明変数 x と目的変数 y の間で構築されたモデル y = f(x) を運用するとき、モデルの適用範囲 (Applicability Do...