研究室

半教師あり学習 (半教師付き学習) に関する、金子研学生との共著論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されました。半教師あり学習のメリットはこちらに書いたとおりでして、...

いろいろなデータセットを解析する上で、データ解析の基本的な流れを整理しておきます。ここでは、回帰分析やクラス分類をするときにように、教師ありのデータセット、つまり目的変数 Y があるようなデータセットを解析することを想定しています。流れにお...

回帰分析のときに、教師ありデータ (目的変数 y の値がそろったデータ) と教師なしデータ (y の値がないデータ) とを合わせてから主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) で成分 (潜在変数) ...

回帰分析やクラス分類をする前の、データセットの前処理の話です。2 つの説明変数 (記述子・特徴量) の間で、相関係数の絶対値が大きいとき、それらの変数は似ているということです。余計な変数は、回帰モデル・クラス分類モデルに悪影響を及ぼすため、...

Boruta という、ランダムフォレスト (Random Forest, RF) の変数重要度に基づいた変数選択手法について、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。いろいろなデータセットを解析しましたが、モデルの推定性...

以前に、Structure Generator based on R-Group (SGRG) という化学構造を生成する Python プログラムを公開しました。 メインの骨格を一つに設定して、その自由結合手に結合する側鎖を、フラグメントの...

日頃からデータセットを解析していますが、データ解析 = ノイズをうまく扱うこと、といっても過言ではありません。ノイズというのは、不要な情報のことです。ノイズは何も測定誤差や実験誤差に限ったことではありません。たとえば回帰分析において、説明変...

ここ 2,3 ヶ月、本を書いていまして、先週に脱稿しました。内容のキーワードとしては、 Python 初学者 データ解析 機械学習 分子設計 材料設計 ソフトセンサー 異常検出・診断 といった感じです。サンプルプログラム付きで勉強しやすく、...

金子研オンラインサロンをはじめてから 1 年が経ちました。登録者は 162 名です (2019年6月9日現在)。学生、大学教員、企業の方など、いろいろな立場の方が参加されていまして、化学だけでなく物理・工学・経済などいろいろな分野を背景にも...

こちらの↓部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) の回帰係数についてです。 上の記事を読んでいたりして PLS のことを知っていること前提でお話します。PLS でも、y = Xb ...