モデルがどれくらい外挿できるか (モデルの適用範囲の外をどのくらい予測できる) の検証方法
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...
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小さなデータセットが抱える大きな問題
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...
このデータセットにはどの距離を用いればよいの？？～ユークリッド距離・マンハッタン距離・チェビシェフ距離・マハラノビス距離～
データ解析において、サンプル同士がどれくらい似ているか、サンプル間の類似度を調べるため、距離が用いられます。サンプル間の距離が小さい = ２...
モデルの解釈に関する考え方・スタンス
金子研オンラインサロンにおける話題の中から一つ。 Slack で機械学習によって構築されたモデルの解釈に関する質問があ...
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)の前に変数の標準化(オートスケーリング)をしたほうがよいのか？
変数がたくさんある多変量データを解析する前に、変数の標準化 (オートスケーリング) をすることは、こちらに書きました。 ...
2018年度金子研オンラインサロンメンバー限定 データ化学工学研究室(金子研究室)成果報告会を終えて
1月29日 (火) に、金子研オンラインサロンメンバー限定のデータ化学工学研究室 (金子研究室) 成果報告会を行ってまいりました。最終的なプ...
科研費や助成金やDC1などで採択されたときの申請書を公開します！
これまで科研費だけでなく、いろいろな財団からの助成金をいただき、研究を進めたり研究成果を発表したりしてまいりました。そのお陰様をもちまして、...
モデルの推定性能を評価しても、その結果で最適化したら評価にならないので注意ですよ！
データ解析とか機械学習とかの話です。こちらの話と関連があります。 たとえば回帰分析で、最小二乗法による線形重回帰分析 ...
【失敗例】yの値を推定したいサンプルがモデルの適用範囲内に入るように変数選択と次元削減をすればいいのでは！？
これから書くことか過去の失敗例です。ご注意ください。 回帰モデルでもクラス分類モデルでも、あるデータセットに基づいてモデルが構築された...
バリデーション結果は、少数の比較には使ってよいが最適化に使ってはいけない！～外部バリデーションや(ダブル)クロスバリデーションでは何を評価しているのか？評価するときのジレンマとは？～
回帰モデルやクラス分類モデルを評価するときの話です。評価のときに、クロスバリデーションやダブルクロスバリデーションが使われることもありますが...