ケモメトリックス

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...

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...

ランダムフォレスト(Random Forests, RF)や決定木(Decision Tree, DT)で構築したモデルを逆解析するときは気をつけよう!

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したら、モデルの逆解析をすることがあります。逆解析では、説明変数 (記述子・特徴量・実験条件など) X の値から目的変数 (物性・活性など) y の値を推定するのではなく、逆に、y の値から X の値を推定...

本当に標準偏差(分散)が0の説明変数(記述子・特徴量)を削除してよいのか?

教師あり学習をするときの、データ解析のおおざっぱな流れとしては、 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る トレーニングデータを用いて X と y との間でモデル y = f(X) を構築する (おもに回帰分析もしくはクラス分...

[Pythonコードあり] スペクトル解析における波長領域や時系列データ解析におけるプロセス変数とその時間遅れを選択する方法

遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) を使って回帰モデルの推定性能がよくなるように、説明変数 (記述子・特徴量・入力変数) を選択する手法を以前解説しました。今回は、スペクトル解析における波長選択と、時系列デー...

回帰分析における半教師あり学習 (半教師付き学習) のメリットを確認しました!

以前に、半教師あり学習 (半教師付き学習) における4つのメリットについて書きましたが、その中で回帰分析におけるメリットを議論して、それをQSAR解析・QSPR 解析で確認した論文が、掲載されましたのでご紹介致します。金子研オンラインサロン...

[Pythonコードあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪~Gaussian Mixture Regression(GMR)~

混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Models, GMM) を教師あり学習に対応させた Gaussian Mixture Regression (GMR) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。GMM に...

適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)

化学プラント・産業プラントにおいて、測定することが難しいプロセス変数の値を、コンピュータでリアルタイムに推定するため、ソフトセンサーが活用されています。“ソフトセンサー” とかっこいい名前がついていますが、結局はあるいくつかのプロセス変数 ...

[実績あり] 機械学習・データ解析・Pythonに関する10時間のハンズオンセミナー(体験学習)でどのくらいのことができるようになるのか?

機械学習・データ解析について、これまで 10 回以上 Python を用いたハンズオンセミナーをしたことがあります。ハンズオンセミナーとは体験学習のことです。たとえば私が実施したことでいえば、機械学習・データ解析に関する勉強をするだけでなく...
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