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機械学習モデルを逆解析する - Qiita
逆解析とは 広義には,出力から入力を推定したり,何らかの方程式の解を求めること. 狭義には,材料設... 逆解析とは 広義には,出力から入力を推定したり,何らかの方程式の解を求めること. 狭義には,材料設計や化学などの分野において,欲しい物性を先に定めて,それを実現する素材の条件を求める解析のこと. 一般に,合成元の条件から,合成された物質の物性を求めることを順問題ということから,その逆方向ということで逆問題を解くとか表現することもあります. この記事の目的 機械学習モデルの逆解析を行うこと. 機械学習によって物性が予測できるようになったなら,そのモデルの出力が所定の値になるような入力値を探索することができるはずです. しかし,入力次元(説明変数の数)が多いほど探索すべき空間は膨大になり,探索時間や計算機の性能に応じて逆解析ができないケースが発生するはずです. そこで,まずは単純なデータに対して予測モデルを作成し,逆解析が可能であることを確認します. その後,説明変数の数を増加させながら,逆解