データ解析・機械学習の始めから研究を進めるまでの道標
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 =...
プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー
特徴量・記述子を検討・設計するときの心構え
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 =...
製造・プロセスデータ(時系列データ)でソフトセンサーを検討するときのポイント
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変数重要度(特徴量重要度)を計算するときの一工夫(回帰分析・クラス分類)
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機械学習モデルの議論において、まずモデルが何を表すか明確にすると良いと思います！
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(ダブル)クロスバリデーションの予測結果が悪い時はどうするか？
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クラス分類から回帰分析へ！0, 1 だけでなく、その間を定量的に予測しよう！
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外挿領域を予測するときの心構え
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モデルの予測精度の向上は手段であって目的ではありません
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少しでも目的変数と関係しそうな特徴量は入れていきましょう！（間違っているかもなんて気にしない！）
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