機械学習,プログラミング

PyTorchで多層パーセプトロン(Multilayer perceptron:MLP)回帰を実装するとともに、主要なPyTorchパッケージを確認したいと思います。

2020年4月12日機械学習,プログラミング

PyTorchとは PyTorchとは、Facebookが開発したディープラーニングフレームワークです。TensorFlowやkerasに比べると利用者人口は少ないですが、柔軟なネットワーク構築が可能なDefine by run形式を特徴と ...

機械学習

sckit-learnで使える回帰モデルの評価関数をベースに、平均2乗誤差(MSE, RMSE)、平均絶対誤差(MAE)、平均2乗対数誤差 (Mean squared logarithmic error)、 絶対誤差の中央値(MedAE:M ...

2020年3月19日機械学習

機械学習やディープラーニングで、特徴量の変換が重要なことはよく論じられます。一方で目的変数については情報があまりありませんでした。そこで、回帰のタスクにおいて目的変数は変換すべきなのかどうか調べましたので、まとめておきます。

機械学習,プログラミング,科学

QSAR(定量的構造活性相関)とは、化学物質の構造とその生理活性の統計的な相関関係のことをいいます。今回は日本製のディープラーニングフレームワークであるChainerを用いて「化合物の血液脳関門透過性を予測する」簡単なQSARモデルが作成し ...

2020年2月27日機械学習,プログラミング

Deep Graph Libraryは、既存の深層学習(ディープラーニング)フレームワークであるPyTorch、MXNetなどの上でグラフニューラルネットワークモデルを簡単に実装するためのpythonライブラリです。DGLについて、Docu ...

機械学習,プログラミング,科学

機械学習/QSARモデル作成の前段階として、例えば化学構造と活性のリストからなる化合物データについて、その中身を俯瞰的に解析することはモデルの選択や理解のために重要です。今回は、目的変数と関連のある特徴を見出すためのデータサイエンス手法とし ...

2020年1月8日機械学習,プログラミング,科学

RDKitで化合物データセットのSMILESから、分子記述子(descriptor)およびフィンガープリント(fingerprint)と含むデータフレームを作成する方法です。QSAR/機械学習モデルを自作しようにも、分子記述子やフィンガープ ...