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情報化学 > 情報化学ツール > 重回帰法 >変数選択重回帰法
[1. 概要]
MIを使って材料設計する場合、目的変数と複数の説明変数を準備する。MI系の研究ではトポロジカルな説明変数を作り出すRDKit[*1]や分子軌道計算[*2]を使う事が多い。山本の作ったYMB[*3]（HSPiPソフトウエアー[*4]とPirika Pro[*5]に搭載)は多くの熱物性の推算値を作成する。こうした多くの説明変数の中から重要な変数を選び出す必要がある。説明変数一つ一つについては単相関行列を作れば良い。Excelの分析ツールにも搭載されている。一つ一つの相関係数が低くても組み合わせることによって高い相関係数になることもある。
[2. 変数選択重回帰法のアルゴリズム]
説明変数の数や重回帰に使う変数の数次第で求め方は異なる。説明変数が50種程度であれば、2つの変数を選択し50*49回重回帰計算を行い相関係数順にソートして仕舞えばよい。3−4程度であれば総当たり法で計算してしまえば良い。
求めたい変数がそれ以上の場合には遺伝的アルゴリズム法を用いて探索する。
これまでの経験では変数が4つ以上必要な事はほとんどない。変数３つを使っても相関係数が高くならない場合には、他の説明変数を考える方が有効だ。
[3. 変数選択重回帰法のプログラム]
HSPiPソフトウエアー[*4]とPirika Pro[*5]に搭載されている。しかし総当たり法であればExcel上に簡単に実装できる。
[4. 変数選択重回帰法の効果]
[5. Pirika内リンク]
*1: RDKitの使い方
*2: デジタル分子模型
*3: YMBシミュレータ物性推算機能
*4: HSPiPの概要
*5: Pirikaツール群
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