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

解像度を上げるといっても、画素の密度を上げるわけではなく、より詳細に検討するということです。 回帰分析をしたら、以下のような目的変数の実測値 vs. 推定値プロットが得られたとしましょう。 ちなみにこのプロットは、こちらの論文にある沸点のデ...

以前に、Structure Generator based on R-Group (SGRG) という化学構造を生成する Python プログラムを公開しました。 こちらは、メインの骨格を一つに設定して、その自由結合手に結合する側鎖を、フラ...

今回は外れサンプルを検出するお話です。外れ値ではなく外れサンプルです。外れ値は、他の値と (大きく) 離れた値のことであり、外れ値がデータ解析のときに悪影響を及ぼすことがあります。ただ、回帰分析のときには、大事なのは説明変数 X と目的変数...

共同研究・コンサルティングや技術相談のご検討をいただき、感謝申し上げます。一度 金子に会って相談したい、という方もいらっしゃると思います。とてもうれしいことです。ただ、とても多くの方から相談を受けていたり、その中で実際に共同研究・コンサルテ...

化学プラント・産業プラントにおける測定が難しいプロセス変数の値を、機械学習・人工知能で推定しよう！　というのがソフトセンサーですが、 プラントでソフトセンサーを用いるときは、基本的に適応型ソフトセンサー (Adaptive Soft Sen...

今年も 4 月から金子研 (データ化学工学研究室) のゼミが本格的にスタートしました。学生の成長のため、あれこれ考えながらゼミを行っております。学生の成長ばかりで研究成果のことはいいの？？って方は、こちらをご覧ください。 ゼミの内容に関して...

SVR (Support Vector Regression, サポートベクター回帰) で回帰モデルを構築したことのある方は、下の図のように、実測値 vs. 推定値プロットにおいて、対角線から一定に離れたところにサンプルが固まっている、つま...

データセットがあると、データセットの可視化・クラスタリング・クラス分類・回帰分析などができるようになったり、モデルの適用範囲を設定したり、実験計画法により実験候補を選択できます。こちらにいろいろな手法の説明があります。 ただ、どの手法を使う...

勾配ブースティングGradient Boosting、特に Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), XGBoost, LightGBM について、パワーポイントの資料とその pdf ファイルを作成しま...

金子研の学生 3 人と、就活や大学院進学について座談会をしました。登場する 3 人は以下のとおりです。 M2 小島・・・学部生の頃に就活するも、気が変わって大学院に進学。M2の学生として就活中 M1 江尾・・・大学院に進学 社会人一年目 (...