実践ケモインフォマティクスの記事一覧

実践ケモインフォマティクスの記事一覧

 実践ケモインフォマティクスというブログにて、ケモインフォマティクス、マテリアルズインフォマティクス、データ分析に関する記事を書いています。
 主に自分自身の勉強・備忘録用の記事ですが、同じような勉強・仕事・研究をされている方の参考になれば幸いです。
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以下、記事一覧(11月12日更新)

データ

スクレイピングで化合物データを試薬サイトから収集する
pubchem から化合物情報を一気に取得する
外部データベースのまとめ(ケモインフォマティクス )

データ分析

変数選択・前処理
Borutaによる変数選択
カテゴリ変数のエンコーディングについて
変数のクラスタリングとデンドログラム作成

可視化など
主成分分析の概要とpython実装
相関係数の計算と可視化
bokeh入門(インタラクティブなグラフ作成)

回帰・分類手法
重回帰分析の概要とpython 実装
ロジスティック回帰の概要とpythonでの実装
XGBoostについて(ハイパーパラメータ最適化)
XGBoostについて(概要と実装)
lightGBMの使い方とハイパーパラメータについて
catBoostの概要と使い方

その他
Optunaを使ったXGBoostのハイパーパラメータ最適化

メモ
テーブルデータ分析コンペに参加して(メモ)

実践

実践
化合物の溶解度予測(予測の信頼性も評価する)
化合物の溶解度予測(基本編)

技術レポート再現
技術レポート再現(フィンガープリントによる化合物の予測根拠可視化 | 三井化学)
MI関連技術レポート再現(AIを用いたポリマー設計・検証サイクルの試行回数大幅低減 | 昭和電工)

統計

検定
ウィルコクソンの符号順位和検定(概要とpython実装)
ウェルチのt検定(概要とpython実装)
スチューデントのt検定(概要とpython実装)
対応のあるt検定(概要とpython実装)
正規性の検定(概要とpython実装)
F検定(概要とpython実装)
マン・ホイットニーのU検定(概要とpython実装)
無相関検定(概要とpython実装)
多重検定問題を回避した変数選択(Bonferroni法)
多重検定問題を回避した変数選択(ホルム法|Holm法)

その他

誤差について(メモ)

化学

化学
ハンセン溶解度パラメーターと溶解パラメーター(SP値)について
ポリマーのガラス転移温度について

RDkit 関連
RDkit を用いた分子の骨格変換
RDkit を用いた分子構造の描画
RDkitを用いた3D構造の最適化
RDkitを用いた分子操作(分子のフラグメント化)
RDkitを用いた分子構造生成1(A-B型)
RDkitを用いた分子構造生成2(A-B-C型)
rdMolDraw2Dモジュールを使って構造式描画をカスタマイズ
分子記述子への各原子の寄与率を可視化する
化合物の記述子化まとめ
BRICSBuildによる分子構造生成
Fingerprintの可視化について

量子化学関連
Pythonで量子化学計算(Psi4)

メモ

メモ
Matplotlibで3次元の散布図を描画する
matplotlibを日本語表示対応にする方法
クロスバリデーションでの分割数の目安
XGBoost, lightGBM, Catboost をGoogle ColaboratoryのGPUで実行する方法

読書メモ

「分析者のためのデータ解釈学入門」第一部
「分析者のためのデータ解釈学入門」第三部
「分析者のためのデータ解釈学入門」第二部
「統計解析と機械学習:要因分析からの考察」を読んで

まとめ記事

参考HP
参考書籍
無料で閲覧できる資料まとめ
ケモインフォマティクス関連の要素技術まとめ



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