「 データ解析 」一覧

サンプル数が少ないときはどうするか？・・・うーん、仕方がないのでデータ分布を仮定してたくさんサンプリングしましょう！ (多変量の場合)

サンプル数が少ないときはどうするか？・・・うーん、仕方がないのでデータ分布を仮定してたくさんサンプリングしましょう！ (多変量の場合)

2018/12/1 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プログラミング, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究室

あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。 今回は変数...

サンプル数が少ないときはどうするか？・・・うーん、仕方がないので幅で考えましょう！ (一変数・単変量で正規分布に従う場合)

サンプル数が少ないときはどうするか？・・・うーん、仕方がないので幅で考えましょう！ (一変数・単変量で正規分布に従う場合)

2018/11/25 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究室

あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。 データ数が...

テストデータ・バリデーションデータ(モデル検証用データ)におけるモデルの精度が低いときのポジティブな側面

テストデータ・バリデーションデータ(モデル検証用データ)におけるモデルの精度が低いときのポジティブな側面

2018/11/18 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究室

回帰分析やクラス分類の話です。データセットがあるとき、まずモデル構築用データ (トレーニングデータ) とモデル検証用データ (テストデータ)...

ソフトセンサーの検討など時系列データを解析するとき用のモデルの評価指標 (改良版 r2) [金子研論文]

ソフトセンサーの検討など時系列データを解析するとき用のモデルの評価指標 (改良版 r2) [金子研論文]

2018/11/10 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究発表

わたしもついに Beware of ... 系の論文を書いてしまいました。その名の通り、注意喚起する系の論文です。過去には他にこんなものがあ...

Generative Topographic Mapping(GTM)でデータの可視化・回帰分析・モデルの適用範囲・モデルの逆解析を一緒に実行する方法 [金子研論文]

Generative Topographic Mapping(GTM)でデータの可視化・回帰分析・モデルの適用範囲・モデルの逆解析を一緒に実行する方法 [金子研論文]

2018/9/29 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究室, 論文

今回は、Generative Topographic Mapping (GTM) でデータの可視化・回帰分析・モデルの適用範囲・モデルの逆解...

ランダムフォレスト(Random Forest, RF)や決定木(Decision Tree, DT)で構築したモデルを逆解析するときは気をつけよう！

ランダムフォレスト(Random Forest, RF)や決定木(Decision Tree, DT)で構築したモデルを逆解析するときは気をつけよう！

2018/9/22 ケモインフォマティクス, ケモメトリックス, データ解析, プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー, 研究室

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したら、モデルの逆解析をすることがあります。逆解析では、説明変数 (記述子・特徴量・実験条件など) X の...