概要

本機能では、事前に学習データ、目的変数の目標値、予測データを入力することで、以下の一連の解析フローをまとめて自動実行し、解釈付きレポートを自動で出力します。

実行される解析フロー

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①可視化（相関係数・散布図）⇒ ②モデル最適化 ⇒ ③仮想サンプル生成 ⇒ ④ベイズ最適化

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操作方法

「#1 ベイズ最適化による実験点の自動探索」から「開く」をクリックします。

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①学習データ/目標設定

可視化、モデル構築に用いる学習データの読み込みと各項目の設定を行います。

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  1. 学習データ

    「学習データ読み込み」より学習データをアップロードします。（500行48列まで入力可）

  2. 目的変数Y

    予測の対象となる物性・活性・特性等の特徴量を選択します。（8つまで選択可）

  3. 説明変数X

    分子記述子や、原料・添加剤等の配合比、合成条件やプロセス条件等の特徴量を選択します。

  4. 目標設定

    選択した目的変数Yごとに目標設定を行います。それぞれ設定から①目標値に合わせたい、②最大化目指す、③最小化目指す、のどれかを選択します。①のとき、目標値上限と目標値下限を入力します。入力が完了したら「次へ」をクリックします。

②予測データ

特性を予測したい候補条件となる予測データを入力します。

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