概要

個別の目的変数Yごとにモデルを構築して予測を行う「MI予測-回帰分析」に対し、本セクションでは複数の目的変数Yの関係性を考慮しながら、まとめて一つのモデルを構築して予測を行います。

※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、学習データと予測データをそれぞれ表示させます。

MI予測-複数Y同時回帰分析タブにて以下の項目を設定し、「作成」をクリックすると、予測データに対し目的変数Y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。

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。ここでは学習データと予測データの両方に含まれる特徴量を選択してください。

3. モデル選択

   モデル最適化-複数Y同時での結果をもとに、予測に使用するモデルを指定します。

4. 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。

5. 目標設定

   選択した目的変数Yごとに、目標値を入力し、設定から①目標値に合わせたい、②目標値以上にしたい、③目標値以下にしたい、を選択します。

6. 設定ファイル読み込み

   ユーザーが作成した目標設定CSVファイルを読み込みます。

7. 設定内容出力

   入力した目標設定の内容を出力し、PC内に保存できます。