解析
解析
PLSでの特徴量取得
PLS回帰（部分的最小二乗回帰） を活用し、高次元データに対して有効な回帰分析に対応したテンプレートです。 PLS回帰は、多重共線性があるデータや説明変数が多い場合に適した手法で、主成分回帰と同様に低次元空間へ射影しなが…続きを読む
NIMOを用いた機械学習
NIMOでは機械学習による様々な探索を行うアルゴリズムが実装されています。 本テンプレートは、探索の違いを検証できるデータセットです。 具体的には、ベイズ最適化PHYSBO、無目的探索BLOX、相図探索PDC、アダプティ…続きを読む
PLSでの特徴量取得
PLS回帰は、多重共線性があるデータや説明変数が多い場合に有効な回帰手法です。主成分回帰と同様に低次元空間へ射影しながら、目的変数との関係を最大化する成分を抽出します。 これにより、過学習を抑えつつ精度の高いモデルを構築…続きを読む
Homcloudを使用したパーシステントダイアグラム(PD)作成
本ツールは計測画像からトポロジー（連結性、穴、クラスター構造など）的な幾何特徴量を抽出します。 計測画像に対して、位相的特徴を表現できるパーシステントホモロジー（PH）を適用し、得られたパーシステントダイアグラムから幾何…続きを読む
化学組成からのXenonPyによる特徴量取得
入力した化学組成に対して、原子半径や元素周期、電気陰性度などプリミティブな特徴量を算出します。 この特徴量は化学組成の組成に基づく重み付き演算（加重平均や加重分散）で計算されます。これらの特徴量は、XenonPyに収録さ…続きを読む
ウェーブレット特徴量
観察画像の特徴を見いだし、材料特性との相関へ。 材料観察画像（SEM/TEM像や相の分布画像）などパターン画像（模様やテクスチャなど）に対して、ウェーブレット変換のひとつであるSteerable Pyram…続きを読む