iQSPR 今回の検討で分かったことがある。「SMILESの微小改変に追従するぐらい予測モデルの値が変化しないとXenonPyによる構造改変が機能しない。」少ない記述子で十分に予想できるモデルを作成したとしても、iQSPRを実行するとターゲット領域の構造を探索し…

モデル作成XenonPyの記述子クラスと、これまで作成した交差検証関数をつかって、モデルを作成し、HOMO-LUMOギャップに対する予測精度を上げる方法を探索した。目指す目的は、短い学習時間で最良の結果を得ることである。人間の頭でパラメーターを変更して行…

前回まで dango0dan5.hatenablog.com N-gram ようやく、書籍を手にすることができた。iQSPRの基本的な概念が日本語で記載されているので、コードの理解にも役に立つ。Xenonpyはいろいろと便利なクラスが用意されているし、ドキュメントもコード内にも細かく…

前回のおさらい dango0dan5.hatenablog.com XenonPyを使って記述子を設定する方法を学んだ。記述子にECFP6を選んだ。 run tools.ipynb from xenonpy.descriptor import Fingerprints # load in-house data data = pd.read_csv("./iQSPR_sample_data.csv", in…

動作確認 Jupyter notebookをvisual studio codeの中で利用すると、わざわざコマンドで実行しなくても良いので便利です。atmarkit.itmedia.co.jp最低限の機能があるので、利用には必要十分だと思います。早速、Xenonpyをインストールしたので、github上のサ…

動機 2023年3月17日より、Xenonpyを使った機械学習の方法を勉強するためにしばらくは、Xenonpyに関する事柄を自分のために記録する。小目標として、「Xenonpy(https://github.com/yoshida-lab/XenonPy)を使いこなす。」 を掲げて、しばらく続けていく。 しか…