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『qiita.com』

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  • 「特徴量重要度」について少しだけ真剣に考えてみる - Qiita

    6 users

    qiita.com/oki_kosuke

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 機械学習モデルを解釈する際には「特徴量重要度」がキーワードになってきます。「特徴量重要度」には様々な指標があり、目的が違います。 ①feature importance、②permutation importance、③SHAP の3つについて説明していきます。 結論から言うと 3つの特徴量重要度を調べて、個人的に感じた結論を以下に書きます。 ①feature importance:予測モデルを組む際に 「モデル」が重要視する因子が分かる 。例えば決定木を考えた際にどの因子がノードの分割に寄与するのかを評価するイメージ。 ②p

    • テクノロジー
    • 2024/04/16 10:23
    • どこよりも詳しくダブルクロスバリデーションについて語ってみた - Qiita

      4 users

      qiita.com/oki_kosuke

      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事を読んで得られること ダブルクロスバリデーションとは? 他の交差検証手法との比較 ダブルクロスバリデーションの実装方法 「ホールドアウト法」、「交差検証」、「クロスバリデーション」 についても学べると思いますので参考にしてください。 ※プログラミング関係の内容を他にも投稿していますので、よろしければこちらの一覧から他の投稿も見て頂けますと幸いです。 ダブルクロスバリデーションとは? 機械学習では未知のデータに対する予測精度を評価するために交差検証を行います。ダブルクロスバリデーションはその手法の1つであり、各交差検証の手法を以下

      • テクノロジー
      • 2022/08/20 15:01
      • 【随時更新】マテリアルズインフォマティクスに関する最新動向まとめ - Qiita

        3 users

        qiita.com/oki_kosuke

        はじめに マテリアルズインフォマティクスに関するニュースや記事をまとめていきます。機械学習やDX関係の内容も含みます。 ※マテリアルズインフォマティクス関係の内容を他にも投稿していますので、よろしければこちらの一覧から他の投稿も見て頂けますと幸いです。 2023年6月 ハミガキの組成開発期間を約半分に短縮 データサイエンスと研究員の知見を融合した新たな実験手法を確立 ライオンは製品の組成開発での活用を目的にマテリアルズインフォマティクスを用い、研究員の知見を取り入れたデータ駆動型の実験計画手法を新たに確立し運用を開始。本手法をハミガキの組成開発に応用したところ実験回数を大幅に削減し、想定の約半分の期間で開発を完了。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000039983.html 【化学×AI】データケミカル、ISO27001およびISO

        • テクノロジー
        • 2021/07/18 11:10
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