データ化学工学研究室(金子研究室)＠明治大学 理工学部 応用化学科

決定木で回帰分析やクラス分類を行うときの話です。 決定木では、他の手法と比べて回帰モデルやクラス分類モデルの予測精度が...

分子設計、材料設計、プロセス設計、プロセス管理・制御において、データセットを用いて解析したり、機械学習したりします。データセットの可視化をし...

目的変数 Y と説明変数 (特徴量・記述子) X との間に、クラス分類や回帰分析によってモデル Y = f(X) を構築します。モデルを構築...

データ化学工学研究室 (金子研) の修士の学生は全員、研究室内でアルバイトをしています。そしてその財源の一部は企業との共同研究です。共同研究...

新型コロナウイルスの影響もあり、セミナーや講演会はオンラインで行うようになってきました。対面でやるときも、オンラインでやるときも、だいたいど...

何かを始めたり、何かを継続したりするために、モチベーションは大事なことの一つです。たとえば、学生たちのモチベーションを上げるように工夫してお...

回帰モデルやクラス分類モデルの予測精度を上げるためモデルを解釈するため色々な目的で変数選択 (特徴量選択) をしていると思います。相関係数に...

金子研の論文が出ましたのでご紹介します。タイトルは Ensemble just-in-time model based on ...

今回は、目的変数 Y の値が 0 から 1 の間にあり、回帰分析をするときの話です。例えば Y がモル分率などのときですね。このような Y ...

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...