・KNIMEの使い方は様々にあるが、そのうちで特に発達している利用法の1つにケモインフォマティクスがある。化学情報学や計算化学と日本語訳される学問で、化学物質の性質を情報学の観点から表現・解析・予測する学問らしい。せっかくKNIMEを扱っているので、…

・多変量データを可視化する方法には様々あるが、今回はt-sneという手法を試してみたい。ティーズニーと読むらしい。 ・t-SNE (t-distribution Stochastic Neighbor Embedding)は、データ間の距離（類似性）を保持したまま、低次元化する手法だそうだ。・距…

・教師あり学習に使うモデルを決めるために、PythonのライブラリPycaretをKNIMEで実行してみた。 ・まず、先日作成したPythonの仮想環境にPycaretを入れようとインストールしようとしたが、上手くいかなかった。 ・knimeenvを作成した際にconda create -n kn…

・以前に記載した通り、機械学習では、無駄な特徴量は捨てるか省くかした方が良い。 ・Random Forestで特徴量の大切さ（寄与度？）を算出する手法がないかと調べてみたところ、Random Forest Learnerノードの真ん中の出力ポートAttribute Statisticsを利用す…

・分類問題を試してみたので、次は回帰問題を試してみたい。 ・やり方は分類問題と全く同じで、Random Forestの回帰問題版を使用した（下図） ・サンプルデータセットとしては、ボストン家賃データセットを用いた。その他の設定はすべてデフォルトで、モデル…

・機械学習の教師あり学習というものをKNIMEでやってみたく、多くの場合で用いられるRandom Forestという手法を試してみた。 ・データのサンプルは、教師あり学習の分類問題で一般的なIris分類問題（アヤメの分類問題）を用いた。 ・一連の流れをフローで組…