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できます。特に、化学計測やスペクトル解析などの分野で活用されており、交差検証を用いて最適な主成分を選択することで、ノイズの影響を抑えた回帰分析が可能です。
開発協力者：永田 賢二（NIMS マテリアル基盤研究センター 材料設計分野 データ駆動型材料設計グループ）、茂木 真帆、村上 諒、長尾 浩子（NIMS 材料データプラットフォーム データ活用ユニット）
データセットの引用元
- W.S.M. Werner, W. Smekal and C. J. Powell, Simulation of Electron Spectra for Surface Analysis (SESSA) - 2.2.0, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD (2021).
登録可能ファイル
指定形式のcsvファイル
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スペック
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 用途 | PLSでの特徴量取得 |
| 実験装置の手法の名称 | -- |
| ファイルを出力する実験装置の機種 | -- |
| ファイルのフォーマット | csv |
| ファイルの拡張子 | csv |
| メタデータの抽出方式 | -- |
| メタデータ抽出結果の標準メタへのマッピングの有無 | -- |
| メタデータを記述する略語を判読性に優れた専門用語に変換する作業の有無 | なし |
| メタデータのvariable構造の有無 | なし |
| 可視化の有無 | なし |
| 可視化の種類 | -- |
| データ解析の有無 | あり |
| データ解析の特徴 | PLSでの特徴量取得 |
| データ登録方式 | インボイス |
| データ入出力方式 | １回のデータ登録操作で1ファイルから１タイルを生成 |
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PLS_部分的最小二乗回帰 1.0.1[NIMS_DTx026]
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