「 ケモインフォマティクス 」一覧

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...

勾配ブースティングGradient Boosting、特に Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), ...

分子の化学構造を扱うためのソフトウェア RDKit を Python で利用するためのインストールについてです。こちらの Python プロ...

実験計画法やベイズ最適化 (Bayesian Optimization, BO) についてはこちらに書いたとおりです。Python コードも...

こちらにおいて、 誘導体の化学構造を自動生成するプログラム Structure Generator based on ...

分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス制御設計 (ソフトセンサーなど) といった、いろいろな研究をする中で、たくさんの回帰モデルやクラス...

研究の関係で、ある骨格の誘導体の化学構造を生成したいことがありまして、生成したあとはその化学構造の活性だったり物性だったりを推定するので、P...

化学構造から構造記述子やフィンガープリントなどを計算するときの話です。たとえば mol ファイルや sdf ファイルから、次のようなパッケー...

回帰モデルでもクラス分類モデルでも、モデルを構築したら、そのモデルでどれくらいの外挿ができるか、つまりモデルの適用範囲 (Applicabi...

サンプル数が小さいデータセットには、データ解析で回帰分析やクラス分類をするとき、とてつもなく大きな問題があります。回帰分析やクラス分類におけ...