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「 プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー 」一覧
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Local Outlier Factor (LOF) 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した。LOF は k-...
データ解析・機械学習のしやすいデータセットの作り方
データ化学工学研究室 (金子研) では、分子のデータや材料のデータやプロセスの時系列データなど、化学データ・化学工学データを扱ってデータ解析...
人工知能は本質的に何をしているのか
データ化学工学研究室 (金子研) では、基本的に化学データ・化学工学データを用いて、データ解析・統計解析・機械学習によって、数理モデル・数値...
DCEKit にバギングによるアンサンブル学習の機能を追加！scikit-learn の BaggingRegressor や BaggingClassifier との違いとは？
データ解析・機械学習のためのツールキット DCEKit にバギングによるアンサンブル学習の機能を追加しました。 アンサ...
設計の目的は問題解決
設計の目的は設計することではなくて、何かしらの問題を解決することです。あたりまえのことかもしれませんが、少しお話しします。 いろいろな...
DCEKit (Data Chemical Engineering toolKit) のクラスや関数の解説 (取扱説明書)
こちらのDCEKit (Data Chemical Engineering toolKit) について、 クラスや関数...
DCEKit (Data Chemical Engineering toolKit) を PyPI にリリース！
これまで化学データ・化学工学データのデータ解析に役立つツールや金子研で開発された手法に関する Python コードを Github にて公開...
![[Pythonコード付き] テストデータのMAEをトレーニングデータから推定する方法を開発したので紹介します [金子研論文]](https://datachemeng.com/wp-content/uploads/SnapCrab_NoName_2019-8-11_7-21-7_No-00-150x150.png)
[Pythonコード付き] テストデータのMAEをトレーニングデータから推定する方法を開発したので紹介します [金子研論文]
回帰分析において、新しいサンプルを推定するときの誤差の絶対値の平均値を推定するための指標を開発しました。イメージとしては、テストデータとして...
クロスバリデーション(交差検定)のとき、変数の標準化(オートスケーリング)はどうするか？
金子研オンラインサロンにおいて、 メンバーの方からクロスバリデーションのとき変数の標準化 (オートスケーリング) に関...