概要

GMRモデルやVBGMRモデル（モデル選択一覧参照）を用いて、目的変数Y（複数も可能）の値から説明変数Xの値を直接的に予測します。目的変数Yの値一つに対して、それを達成する確率の高い説明変数Xの値が一つ計算されます。

※MI Expertセクションは中級者向けです。MIセクションのみでも十分な解析が行えます。

操作方法

データファイル読み込みにて、学習データと目標設定をそれぞれ表示させます。

目標設定では学習データでの目的変数Yについて目標値を入力したCSVファイルを読み込みます。

直接的逆解析タブにて以下の項目を設定し、「作成」をクリックすると、目的変数Yの目標値に対し説明変数Xの予測値が表示されます。

1. 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。

   ここでは学習データと目標設定の両方に含まれる特徴量を選択してください。

2. 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。

3. オートスケーリング

   「MIモデル最適化」のオートスケーリングと同様です。通常はチェックを入れます。

4. モデル選択

   GMRもしくはVBGMRを選択します。

5. CV（クロスバリデーション：交差検証）分割数

   ハイパーパラメータ最適化のためのCV分割数を入力します。