Partial Least Squares (PLS) を変数間の非線形性に対応させた Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、LWPLS で何ができるか、LWPLS の特徴、どのように計算するかが説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください。
pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。
興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。
またLWPLSやLWPLSのハイパーパラメータをクロスバリデーションで最適化するコードも公開します。こちらの本 [1] にあるデブタナイザーのデータセットを用いたこちらのGithubからご利用ください。
GitHub - hkaneko1985/lwpls: Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS)
Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS). Contribute to hkaneko1985/lwpls development by creating an account on Gi...
github.com
[New] こちらの DCEKit で、便利に LWPLS をご利用いただけます。
DCEKit (Data Chemical Engineering toolKit) を PyPI にリリース！
これまで化学データ・化学工学データのデータ解析に役立つツールや金子研で開発された手法に関する Python コードを Github にて公開してきました。このたびは、これらのツール・手法 (の一部) に加えて、新たな機能を追加して、DCEK...
datachemeng.com
2019.08.18
[1] Fortuna, L., Graziani, S., Rizzo, A., Xibilia, M.G., Soft Sensors for Monitoring and Control of Industrial Processes, Springer, 2007
LWPLS とは？
- 非線形PLSの一つ。PLS (Partial Least Squares) の詳細はこちら
部分的最小二乗回帰(Partial Least Squares Regression, PLS)～回帰分析は最初にこれ！～
部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、PLSで何ができるか、どのようにPLSを計算するかが説...
datachemeng.com
2017.06.18
- Just-In-Time (JIT) モデリングの一つ
- 目的変数の値を推定したいサンプルごとにモデリングする
- 目的変数の値を推定したいサンプルに近いトレーニングデータほど大きい重みを付けてモデリングする
- 時系列データなど、説明変数と目的変数のデータセットのサンプルが増えていく場合に特に効果を発揮する
スライドのタイトル
- LWPLSとは？
- LWPLS のイメージ
- PLS の復習 1/2
- PLS の復習 2/2
- LWPLS の前提
- トレーニングデータとクエリとの類似度行列 U
- トレーニングデータの平均化
- 1成分目の計算
- 2成分目の計算へ、そして繰り返し
- クエリの推定をする
- クエリの平均化
- 1成分目の計算
- 2成分目の計算へ、そして繰り返し
- ハイパーパラメータをどうするか？
- どうやって実際にLWPLSを実行するか？
以上です。
質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。
