人皮膚モデル（EPISKIN)を用いた皮膚刺激性試験のin Silicoモデル式（移動済み） 移動先 共有: X で共有 (新しいウィンドウで開きます) X Facebook で共有 (新しいウィンドウで開きます) Facebook LinkedIn で共有 (新しいウィンドウで開きます) LinkedIn
解析に用いたパラメータが分子の構造のみであっても、かなり高い精度でDominant Medianを予測できることに驚きました。 誤差の取り方は４つあるということでしたが、具体的にはどのような方法があるのでしょうか。 返信
荒井さん pirikaの持つ解析ツール（GROVE, MIRAI、MIRAI-G)は絶対値誤差の総和最小法（MAE)、自乗誤差の総和最小法(RMSE)とそれらの%誤差最小の４つが実装されています。 https://www.pirika.com/Education/JP/MAGICIAN/Examples/Formulation-Ink.html あたりの説明がわかりやすいです。 荒井さんの解析用データが集まったら、実際に解析ツールを使って計算してみましょう。 返信
解析に用いたパラメータが分子の構造のみであっても、かなり高い精度でDominant Medianを予測できることに驚きました。
誤差の取り方は４つあるということでしたが、具体的にはどのような方法があるのでしょうか。
荒井さん
pirikaの持つ解析ツール（GROVE, MIRAI、MIRAI-G)は絶対値誤差の総和最小法（MAE)、自乗誤差の総和最小法(RMSE)とそれらの%誤差最小の４つが実装されています。
https://www.pirika.com/Education/JP/MAGICIAN/Examples/Formulation-Ink.html
あたりの説明がわかりやすいです。
荒井さんの解析用データが集まったら、実際に解析ツールを使って計算してみましょう。