みなさまの共同研究のおかげさまで、金子研の学生たちが成長できます。どうもありがとうございます
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。共同研究させていただいている皆さまにお礼申し上げます。学生は研究室内バイト以外にも、応用化学専攻内でティーチ...
モデルの予測精度は、目的変数Yの誤差だけでなくモデルの適用範囲を含めて議論しましょう
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、だいたいどこでも聞かれる質問に、サンプル数をどれくらい増やせば十分ですか？いくつのサンプルを集めれば十分に予測...
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す...
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 dynami...
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 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...