研究室シェアする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。記載されている内容にあわせます。トレーニング、つまり学習についてはこちらをご覧ください。化学・化学工学に関する人工知能の研究や人工知能を応用した研究をしています。dataset)トレーニングデータは、回帰モデルやクラス分類モデルを構築するためのデータです。誤差の二乗和を最小にするよう回帰係数が決められます。よばれることもあります。ちなみに日本語でいうと、モデル構築用データです。基礎の基礎~最小二乗法による線形重回帰分析について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。dataset)バリデーションデータは、回帰モデルやクラス分類モデルのハイパーパラメータを決めるためのデータです。おけるハイパーパラメータは成分数です。最大となる成分数を選ぶわけです。ハイパーパラメータを選んだ後は、トレーニングデータとバリデーションデータとを合わせてモデルを構築します。PLSのときは、選ばれた成分数で再び回帰モデルを構築するわけです。ちなみに、バリデーションデータを用いずに、トレーニンデータのみからクロスバリデーションによりハイパーパラメータを選ぶ方法もあります。わたしは、ほとんどの場合において、クロスバリデーションでハイパーパラメータを選んでいます。19:03ダブルクロスバリデーション(モデルクロスバリデーション)でテストデータいらず~サンプルが少ないときのモデル検証~回帰モデルやクラス分類モデルを検証するときの話です。dataset)テストデータは、トレーニングデータとバリデーションデータとを合わせたデータで構築された、回帰モデルやクラス分類モデルの推定性能を、最終的に検証するためのデータです。日本語でいうと、モデル検証用データです。メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。総会+ポスター発表会+懇親会)2018年11月3日に、応用化学科ホームカミングデーが行われました。応用化学科の現役の学生も教員も、卒業生たちも、一緒に集まってワ...記事を読む2017年度における学生の研究まとめ本日は明治大学の卒業式+学位記授与式です。3人の4年生も卒業します。一年間、早いものです。ついて、英語圏に長期的には住んだことのない研究者として考えていることを書きます。学生の成長を最優先に考えていることはこちらに書いたとおりです。設計の目的は設計することではなくて、何かしらの問題を解決することです。あたりまえのことかもしれませんが、少しお話しします。基本的...記事を読む研究室の初顔合わせでの質問と、実際に知りたかったこと初顔合わせでは、アイスブレイクをしたあと、いろいろと学生に質問しました。質問の例は下の通りです。研究に割く時間という意味でのいろいろです。いろいろな学生がいます。収率を上げることを考えます。新入生へのメッセージ全部で9つあります。