04_統計学・機械学習 機械学習モデルの評価方法：化合物の変異原性の有無を題材に
これまでAmes試験と呼ばれるテストの結果を用いて，化合物の変異原性の有無を予測する機械学習モデルを構築してきました．
「RDKitとscikit-learnで機械学習：変異原性をk-最近傍法で予測」ではk-最近傍法
「scikit-...
04_統計学・機械学習 
04_統計学・機械学習 データ分析と前処理：パイプライン処理で化合物の溶解度を推定
これまで化合物の変異原性データや溶解度データを用いて，いくつかの機械学習アルゴリズムでモデルを構築してきました．これらのモデルは分子の構造・特徴を何らかの形で入力情報として与えることで，変異原性の有無や溶解度の値が出力される「教師あり学習...
04_統計学・機械学習 交差検証を用いてElastic Netを化合物の溶解度データに対して最適化
「線形モデルを用いた化合物の溶解度予測：通常最小二乗法，Ridge回帰，Lasso回帰」という記事では，線形モデルと呼ばれる手法を用いて化合物の溶解度を予測する機械学習モデルを構築しました．
特に
特徴量が多い場合には通常最小二乗法...
04_統計学・機械学習 線形モデルを用いた化合物の溶解度予測：通常最小二乗法，Ridge回帰，Lasso回帰
これまで「RDKitとscikit-learnで機械学習：変異原性をk-最近傍法で予測」という記事から3回に渡り，化合物の変異原性の有無を予測する「2クラス分類」の機械学習モデルを構築してきました．
今回は教師あり学習のもう1つの柱であ...
04_統計学・機械学習 RDKitでランダムフォレスト：機械学習でも「みんなの意見」は案外正しい
「scikit-learnの決定木でAmes試験データセットを機械学習」という記事では「決定木」と呼ばれる手法について説明しました．決定木は
モデルの可視化が容易
その内容が理解しやすい
特徴量の前処理を必要としない
といった長所が...
04_統計学・機械学習 scikit-learnの決定木でAmes試験データセットを機械学習
「RDKitとscikit-learnで機械学習：変異原性をk-最近傍法で予測」という記事では，まず「教師あり学習」と「教師なし学習」，「回帰」と「分類」といった基本的な機械学習の用語を学びました．
その後，最も単純な機械学習手法とも言わ...
04_統計学・機械学習 RDKitとscikit-learnで機械学習：変異原性をk-最近傍法で予測
ケモインフォマティクスにおけるモデル構築は
分子を特徴ベクトルへと変換する（encoding）
特徴ベクトルと目的とする分子の性質との関係を記述する（mapping）
という２段階に分けられます．
本サイトではこれまでケモインフォ...
02_ケモインフォマティクス 色々な薬らしさの指標
低分子の医薬品（特に経口医薬品）の物理化学的パラメーターを調べてみると，比較的狭い範囲に分布していることが知られています．この範囲を「薬らしい（drug-like）」と呼びます．
また数多くの低分子化合物を対象とした研究から，分子量，...