データ解析

説明変数 x と目的変数 y の間のモデル y = f(x) について、モデルの予測精度を向上させようとするとき、x の特徴量の検討は非常に重要です。データ収集のときに適切な特徴量のデータを集めたり、データ収集後に特徴量を適切に変換したりす...

説明変数 x と目的変数 y の間で、機械学習によりデータセットからモデル y = f(x) を構築することがあります。y として物質の物性や活性が用いられますが、例えば温度や圧力といった、物性や活性の測定条件・分析条件・評価条件が異なるデ...

データセットがあるとき、例えば説明変数 x と目的変数 y の間で機械学習によりモデル y = f(x) を構築します。モデルに x の値を入力することで、y の値を予測でき、予測結果を活用します。このように機械学習によりデータセットを有効...

データ解析や機械学習を活用した研究・開発において、予測精度の高いモデルが作れなかったり、モデルの逆解析で有望そうなサンプルが得られなかったりして、困ったり壁を感じたりしたときの話です。一般的にはその状況を打破するような新たな手法や戦略を探し...

説明変数 x の数が大きいときなど、データセットを用いてx を潜在変数 z に変換する手法を用いることがあります。z の数が二つのとき、データの可視化 (見える化) になります。手法の例としては、以下のものが挙げられます。 Principa...

説明変数 x と目的変数 y の間でモデル y = f(x) を構築して、新しいサンプルの x をモデルに入力して y を予測したり、y が望ましい値になる x を設計したり (モデルの逆解析) します。このとき、y が複数あることがありま...

まだ実験データがないときに、実験条件を設定して実験することを考えます。実験条件を人が決めるときは、化学的な背景や物理的な背景を考慮したり、装置などの条件に基づいたりして、実験条件を決めることになります。このとき、ある程度実験条件を振ります。...

説明変数 x と目的変数 y の間で構築されたモデル y = f(x) を運用するとき、モデルの適用範囲 (Applicability Domain, AD) が必須になります。AD は、モデルが本来の予測性能を発揮できる x のデータ範囲...

説明変数 x と目的変数 y の間で構築されたモデル y = f(x) の目的として、未来の予測をすることもあります。未来のことはわからないとはいえ、モデルを構築できるということはデータがあるわけですから、データを用いて、構築されたモデルで...

金子研の論文が Journal of Computer Chemistry, Japan に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはConstructing Regression Models with High Prediction ...