種類が複数あっても問題ありません。解析では、構造記述子の値です。この値と記述子の値が近い化合物を選んだり、化学構造を生成したりすればよいわけです。これにより自動的にモデルの適用範囲を考慮した分子設計が可能となります。興味のある方は、論文をご覧になっていただけると幸いです。金子研オンラインサロン内ではこの論文を共有しています。お試しいただければと思います。解析だけでなく、スペクトル解析・ソフトセンサー・プロセス制御・プロセス管理などにも応用しています。興味のある方はご連絡お待ちしております。メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。[Kennard-Stoneアルゴリズムのコードあり]回帰分析やクラス分類をするとき、大きな目的の一つは、新しいサンプルに対する推定性能が高いモデルを構築することです。西野亮廣さんのブログを2つほど。回帰分析やクラス分類の話です。変数重要度に基づいた変数選択手法について、パワーポイント...記事を読むトレーニングデータ・バリデーションデータ・テストデータの定義トレーニングデータ・バリデーションデータ・テストデータの定義について書いておきます。研究成果を上げてテクノロジーを駆使しよう明治大学には科学技術英語1・2という講義があります。ついて、応用化学科の教員が分担して講義します。収率を上げることを考えます。自分で研究を進める中で、ある程度の研究成果が出てくると、「こんな研究成果をあげたぜ!」と、他の人にも伝えたくなるものです。新入生へのメッセージ全部で9つあります。