モチベーションは、いつかなくなることを前提にして、計画を設計するとよいと思います
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ります。 一方で、自分のモチベーションを上げて (モチベーションが上がって)、何か始めることがありま...
変数選択・特徴量選択のときの意識は、モデルの予測精度を上げることより、不要な変数・特徴量を削除することです
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。相関係数に基づく削除、Stepwise法、LASSO、GAPLS, GASVR、Boruta とかですね。変数...
新たな適応型ソフトセンサーを開発しました！[金子研論文]
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 Gaussian process dynamical models for nonlinear and dynam...
目的変数の値が0から1の間のとき、予測値も0から1の間にしたい！→ロジット変換はどうでしょう？
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 と説明変数 X の間で回帰モデル Y=f(X) を構築して、X の値から Y の値を予測したとき、予...
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...
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 cs...
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...
「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...
「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...