プログラミングを始めるときに入門書を使うべきか、使わないべきか
「プログラミングをはじめたいのですが、入門書はどれがよいですか？」 「学生が使っているプログラミングの入門書はどれですか？」 といった質問をよくいただきます。実は、金子研でオススメのプログラミング入門書があるわけではなく、学生に入門書を使う...
研究室
新たなアンサンブル学習法を開発しました！[金子研論文][Pythonプログラム付き]
昨年度の金子研の四年生が主に研究していたテーマの成果が、Journal of Computer Chemistry, Japan にて論文公開になりました。タイトルは モデルの適用範囲の考慮したアンサンブル学習法の開発 です。下の URL ...
2019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
一年に一度の、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) 成果報告会です。2019 年度は 1 月 28日 (火) に行ってまいりました。最終的なプログラムは以下のとおりです。 === 金子研オンラインサロンメ...
金子研のゼミで、学生たちによく質問していること、それを通して伝えたいこと
データ化学工学研究室 (金子研) では一週間に一度、ゼミにおいて学生ごとの研究の進捗を報告してもらっています。学生ごとに報告してもらったあとは、他の学生たちやわたしが、質問やコメント・アドバイスをして、研究内容について議論します。 わたしか...
化合物における三次元の化学構造の扱い、構造最適化計算のメリット・デメリット
化合物データの解析をすることを考えます。化合物の化学構造や物性・活性・特性が大事になります。 化合物の物性・活性・特性や化学構造の扱いについてはこちらをご覧ください。 化合物において、その化学構造の特徴を数値化し、数値化したものと物性・活性...
ハイパーパラメータの選択に失敗してしまったときの対処法
データ解析の基本的な流れにおいて、 基本的にクロスバリデーションしたときの推定性能が高くなるように、ハイパーパラメータを選択すると思います。 ハイパーパラメータの候補ごとにクロスバリデーションを行い、回帰分析であれば決定係数 r2 など、ク...
モデルの検証やその後における外れ値・外れサンプルの扱い
モデルの検証と、その後についての話です。 データセットをトレーニングデータとテストデータに分け、テストデータを用いて、トレーニングデータで構築されたモデルの検証をします。検証の中で、テストデータを精度良く推定できる手法 (回帰分析手法・クラ...
仕事で使える化学工学の７つの考え方
化学工学関係の研究・教育をしていると、化学工学における考え方は研究・開発以外にも使えるなぁと、いつも思っています。特に仕事を進める上で、その考え方を知っているのと知らないのでは、進捗に雲泥の差が出ると考えています。今回は、そのような仕事で使...
今できることではなく、(はじめはできなくても)目的達成のためにやるべきことを、やろう！
まずは、たとえ話です。 東京にいる人が、沖縄に行きたいとき、できることとしては、沖縄の方向に歩きだすことです。でも、徒歩で沖縄に行くことは、不可能です (できるとしても非現実的な時間がかかります)。沖縄に行きたいときにはじめにすることは、羽...
非線形モデルにおける特徴量の寄与の指標を有効に活用する方法
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の解釈をしたくなるものです。どの説明変数 (特徴量・記述子・パラメータ) が重要なのか、説明変数が目的変数にどのように寄与しているのか、などなどです。 たとえば説明変数の重要度...