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
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) に分けます。次にトレーニングデータで回帰モデル・クラス分類モデルを構築します。そして、モデル構築に...
研究室
部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) モデルの逆解析するときのちょっとしたメリット
回帰分析やクラス分類でモデルを作ったあと、多くの場合において、そのモデルを逆解析します。モデルの逆解析についてはこちらをご覧ください。回帰モデルを構築するとき、部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regress...
2018年度応用化学科ホームカミングデー(講演会+明治応用化学会 総会+ポスター発表会+懇親会)
2018年11月3日に、応用化学科ホームカミングデーが行われました。応用化学科の現役の学生も教員も、卒業生たちも、一緒に集まってワイワイやりましょう！、といった感じです。今年は、 応用化学科ホームカミング講演会 明治応用化学会2018年度総...
Sparse Generative Topographic Mapping(SGTM): データの可視化とクラスタリングを一緒に実行する方法 [金子研論文]
今回は、Sparse Generative Topographic Mapping (SGTM) という、GTM のアルゴリズムを改良することで、データの可視化をすると同時に、クラスタリングも一緒に実行できる手法についてです。この手法を開発...
自分でコントロールできる割合を考えて目標を設定したり注力したりするほうがストレスレス！
目標を設定したり、それに向けて頑張ったりすることはあると思います。そのとき、特に他人が関わってきたり自然に関することだったりする場合に、自分でコントロールできる割合を考えたほうが、ストレスが少なくなったり、反省の仕方がうまくなったりするとい...
お酒の話、関係者の前でもできる飲み方を
お酒が好きです。ビール・日本酒・焼酎・ワインなど、それぞれ美味しいだけでなく、飲むことで血中アルコール濃度が上がり、なんだか楽しい気分になったり、その場にいる人たちと盛り上がったりすることも含めて好きです。ただ一方で、(少なくとも日本では)...
学生と話すときの心がまえ～２つの先入観(バイアス)を意識する～
学生と話すとき、２つの先入観もしくはバイアスを意識しています。1. 大学でやることは難しいという先入観学生の中には、数式を見ただけで、ギブアップ！の人もいます。微分・積分はよくわからない、統計はとっつきにくい、パソコンは難しい、研究は優秀な...
研究は、他の研究者が築いた信用の上に成り立っている、気付きにくいけれど
だいたいの日本人は、(もちろんお金をもっていれば) コンビニで気楽におにぎりを買い、食べることができます。これは、日本のコンビニであれば 危ないおにぎりはないし 平均的にどれも美味しいはず、といったコンビニに対する “信用” があるからです...
y-randomizationで過学習(オーバーフィッティング), Chance Correlation(偶然の相関)の危険度を評価！
回帰モデル・クラス分類モデルの評価のなかで、yランダマイゼーション (y-randomization) についてです。y-scrambling と呼んだりもします。やることは簡単で、目的変数 y の値をサンプル間でシャッフルして、回帰モデル...
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]
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・モデルの逆解析を一緒に実行できる手法を開発し、QSPR 解析・QSAR 解析と分子設計を行った論文が、molec...