現場で使える化学工学・データ解析のノウハウ

雷電風雨のエンジニア

Python

: Python 回帰モデル

【Python】ラグ特徴量（時間遅れ変数）による予測精度向上

2024/7/21 python, ラグ特徴量, 回帰分析

「ラグ特徴量による予測精度向上」についてわかりやすく解説します。本記事では、目的変数yと最も相関係数が大きくなるラグ特徴量（時間遅れ変数）を探索した後、それらのラグ特徴量を用いて予測精度が向上するかを確認します。

: Python データの可視化

【Python】ラグ特徴量（時間遅れ変数）の相関係数

2024/7/20 python, ラグ特徴量, 時系列データ

「ラグ特徴量（時間遅れ変数）の相関係数」について、PythonのStreamlitライブラリで可視化しながら解説します。本記事を読めば、ラグ特徴量（時間遅れ変数）の相関係数を簡単にチェックできるツールを作成できるようになります！

: Python 回帰モデル

【Python】Borutaによる変数（特徴量）選択

2024/6/12 boruta, python, 変数選択

「Borutaによる変数（特徴量）選択」についてわかりやすく解説します。Borutaはランダムフォレストの重要度に基づいた強力な変数選択手法です。本記事を読んでBorutaを簡単に実装できるようになりましょう！

: Python 回帰モデル

【Python】決定木とランダムフォレストによる重回帰分析

2024/5/25 python, ランダムフォレスト, 決定木

「決定木やランダムフォレストによる重回帰分析」について解説しました。本記事を読めば、非線形の重回帰分析がPythonで簡単にできるようになります！

: Python 回帰モデル

【Python】部分的最小二乗回帰（PLS）を使ってみよう！

2024/5/25 PLS, python

「部分的最小二乗回帰（PLS）」についてわかりやすく解説します。本記事を読めば、現場でよく使われているPLSについて理解が深まり、実際のデータ解析でPLSを使いこなすことができるようになります！

: Python 回帰モデル

【Python】回帰モデルの残差分析（回帰診断法）

2024/4/13 python, 残差分析

「回帰モデルの残差分析（回帰診断法）」についてわかりやすく解説します。残差に隠された貴重な情報をあぶり出し、回帰分析の精度を向上させる方法を、アンスコムの例を用いて解説します。

: Python データの可視化

【python】正規性の検定（コルモゴロフ・スミルノフ検定）

2024/4/13 python, 正規性の検定

「正規性の検定（コルモゴロフ・スミルノフ検定）」についてわかりやすく解説します。正規分布を前提とする統計的手法が数多くあるため、得られたデータが「正規分布に従うかどうか」を適切に把握し、データ分析の信頼性を高めましょう！

: Python データの可視化

【python】正規確率プロット（正規QQプロット）の作成方法

2024/4/13 python, QQプロット

「正規確率プロット（正規QQプロット）の作成方法」についてわかりやすく解説します。正規確率プロットの作成方法と様々な分布の正規確率プロットの特徴を理解し、データ分析の信頼性を高めましょう！

: Python データの前処理

【python】大量のcsvファイルをpickleに保存して高速化

2024/3/27 pickle, python

Pythonを使って大量のCSVファイルを一度に読み込み、pickleファイルに保存して高速化する方法を解説します。これにより、次回からのデータの取り扱いが迅速になり、データの前処理時間を大幅に削減することができます。

: Python データの前処理

【python】単変量の外れ値除去：3つの手法を比較

2024/4/6 python, 外れ値除去

「pythonを用いた単変量の外れ値除去」についてわかりやすく解説します。外れ値を除去する３つの手法について、比較しながらそれぞれの特徴について詳しく解説します。

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こーし

■ケミカルエンジニア
■化学メーカー勤務
■現場配属の生産技術
■化学工学技士、統計検定1級など
■化学工学 × データサイエンス
pythonと数理統計学を勉強中！

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