モデルの逆解析は、モデルを用いたシミュレーションと考えよう
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
ケモインフォマティクス
テストデータやダブルクロスバリデーションで何を評価しているのか
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
まずは機械学習モデルを設計、評価、解釈のどれに用いるか決めましょう！
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迷っている方、とりあえずデータ解析・機械学習してモデル構築と予測をしてみましょう！
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予測精度の高いモデルができればそれでよいのか？
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クラス分類における深層学習に基づくニューラルネットワークのハイパーパラメータをベイズ最適化で高速に最適化する[v2.14.1] (DCEKit)
深層学習に基づくニューラルネットワークでクラス分類モデルを構築するときの話です。他のクラス分類手法と同様にして、scikit-learn でモデルを構築できると、何かと便利だったりしますので、今回は scikit-learn の MLPCl...
データ解析・機械学習におけるベストプラクティスとは
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実験計画法と低次元化は相性が良くありません
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(適応的)実験計画法において潜在的な実験候補数が非常に膨大な時にはどうすれば良いか
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多重共線性の実践的で実質的な解決方法
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