- 2025年8月10日
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応答曲面法：中心化の効果はあるのか？
交互作用項／多項式項の導入前の中心化 さて、化学研究者のモデリング第一歩である線形回帰、その中でも非線形性を簡単に導入できるが故に使用場面の多い応答曲面法についてですが、高次項（交互作用項、多項式項）を導入する前に主効果の中心化を行っていますか？ 結論から言うと、筆者は中心化を行った方が良いと考えま […]
- 2025年8月3日
- 2025年8月10日
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応答曲面モデルをマスターしよう！～Pythonでの実装まで～
化学分野で活用範囲の広い応答曲面モデル 化学分野でよく使用されるモデリングに線形重回帰がありますが、線形重回帰に最も簡単に非線形性を導入する方法として応答曲面モデルが存在します。 今回は応答曲面モデルについて、Pythonでの実装方法から、作成したモデルの解釈方法まで解説していきます。 化学実験を想 […]
- 2025年7月7日
- 2025年8月4日
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線形回帰をPythonで実装しよう！
線形回帰はたった2行で実装できる 化学研究者が最も一般的に用いるモデリング手法は何を隠そう「線形回帰」です。 本記事では、この線形回帰をPythonでどのように実装するかを解説します。 実際に手を動かしながら学習できるようにサンプルデータも用意しています！ scikit-learnというライブラリを […]
- 2025年7月6日
- 2025年8月4日
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線形から非線形へ：変数変換、応答曲面
非線形な関係をモデリングするには 化学分野で使用頻度の高いモデルである「線形重回帰」は、基本的に「まっすぐな関係」、つまり直線や平面しか表現できません。 しかし、実際の現象は「まっすぐな関係」だけでなく、「曲がった関係」を導入しないと説明できないことも多いです。 今回は「曲がった関係」、つまり非線形 […]
- 2025年6月29日
- 2025年8月4日
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線形回帰：「線形単回帰」と「線形重回帰」をマスターしよう！
「線形回帰」とは？～線形単回帰と線形重回帰～ 実験計画法を用いたデータ駆動型の研究開発は、企業研究者が最短で目標達成するのに必要なスキルです。 データ駆動型の研究プロセスの中で、花形とも言える「モデリング」には様々な手法があります。 今回、モデリングの中でも最も基本的な線形回帰（Lin […]
- 2025年6月22日
- 2025年7月1日
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「化学 × データサイエンス」の話をしよう!
化学にデータサイエンスって使えるの？ データサイエンス、あるいは機械学習と聞いて皆さんは何を思い浮かべますか？ 多くの方は「ビッグデータをはじめとした情報量の多いデータを分析･解析する分野」というイメージを持たれているのではないでしょうか。 例えば、顧客の閲覧・購買データを大量に集めて、効果的な広告 […]
- 2025年6月21日
- 2025年6月29日
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化学者は実験計画法を常識とすべし！
実験計画法は企業研究者に必須の技術 多くの場合、企業研究者の研究開発には目標とする性能や水準があります。 その目標に対してどういうアプローチで研究開発を進めるか、というのは研究者のセンスが問われるところです。 本記事では、複雑な目標・課題に対して効果を発揮する実験計画法について解説します。 実験計画 […]
- 2025年6月17日
- 2025年6月20日
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Pythonのループ処理をマスターしよう！
ループ処理無くしてPythonは語れない Pythonでの繰り返し処理（ループ）は、化学研究者にとって業務自動化や機械学習に欠かせない技術です。 概念から実装まで完璧にマスターしましょう！ 本記事では、化学分野での実際の応用をイメージできるように、実例を交えながら解説してきます。 具体的には、スペク […]
- 2025年6月7日
- 2025年6月29日
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関数とメソッドの違いを理解しよう！
関数とは？メソッドとは？ Pythonを学び始めると、「関数」と「メソッド」という用語が出てきます。 どちらも何らかの処理を施すものですが、「何が違うの？」「どう使い分けるの？」と疑問に思うことがあります。 例えば、リストを並び替えたいときに登場する以下2つのコード： numbers = [3, 1 […]
- 2025年6月3日
- 2025年6月29日
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Pythonのコンテナ型をマスターしよう！
業務自動化と機械学習に必須のリスト操作 Pythonを使った化学研究の自動化や、最近注目を集める機械学習による開発効率化において、コンテナ型（データをまとめて扱う型）の理解は欠かせません。 コンテナ型にはいくつか種類がありますが、特にリスト型は頻出中の頻出。 測定データをまとめたり、複数ファイルを処 […]