目的変数Yの予測において、スペクトルデータを説明変数Xとして扱えるように、SG (Savitzky-Golay) 法を用いて前処理を行います。SG法は、ノイズを除去する『スムージング』、ベースラインの補正および新たな情報の抽出を行う『微分』を同時に行う手法です。
SG法による前処理
読み込みデータタブにて、「データファイル読み込み」より、データセットを表示させます。
前処理タブにて以下の項目を設定し、「作成」をクリックすると、SG法により前処理されたデータセットと指定したサンプルのSG法前後のスペクトルが表示されます。
特徴量
スペクトルのx軸にあたる特徴量を選択します。
特徴量の選択間隔（○個おき）
任意の数字を入力し選択間隔を設定します。データ量が多い場合に設定することで計算データ量を削減します。
特徴量(列名)の数値
特徴量名の数値に合わせて昇順もしくは降順を指定してください (サンプルデータセットの場合は昇順)。
表示するスペクトルのサンプル
SG法前後のスペクトルを表示させたいサンプルを選択します。
x軸の名前／y軸の名前
x軸とy軸の名前をそれぞれ変更できます。
窓枠の数
周辺のいくつのサンプルを考慮してスムージングを行うかを設定する指標です。下の多項式の次数より大きい数にしてください。ただし、特徴量の数より多い窓枠の数を設定することはできません。
多項式の次数
スムージングを実施する際の多項式の次数を設定します。
微分次数
ベースラインを補正するための微分を実施する際の微分次数を設定します。上の多項式の次数以下である必要があります。