実践ケモインフォマティクスの記事一覧

　実践ケモインフォマティクスというブログにて、ケモインフォマティクス、マテリアルズインフォマティクス、データ分析に関する記事を書いています。
　主に自分自身の勉強・備忘録用の記事ですが、同じような勉強・仕事・研究をされている方の参考になれば幸いです。
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以下、記事一覧（11月12日更新）

データ

スクレイピングで化合物データを試薬サイトから収集する
pubchem から化合物情報を一気に取得する
外部データベースのまとめ（ケモインフォマティクス ）

データ分析

変数選択・前処理
Borutaによる変数選択
カテゴリ変数のエンコーディングについて
変数のクラスタリングとデンドログラム作成

可視化など
主成分分析の概要とpython実装
相関係数の計算と可視化
bokeh入門（インタラクティブなグラフ作成）

回帰・分類手法
重回帰分析の概要とpython 実装
ロジスティック回帰の概要とpythonでの実装
XGBoostについて（ハイパーパラメータ最適化）
XGBoostについて（概要と実装）
lightGBMの使い方とハイパーパラメータについて
catBoostの概要と使い方

その他
Optunaを使ったXGBoostのハイパーパラメータ最適化

メモ
テーブルデータ分析コンペに参加して（メモ）

実践

実践
化合物の溶解度予測（予測の信頼性も評価する）
化合物の溶解度予測（基本編）

技術レポート再現
技術レポート再現（フィンガープリントによる化合物の予測根拠可視化 | 三井化学）
MI関連技術レポート再現（AIを用いたポリマー設計・検証サイクルの試行回数大幅低減 | 昭和電工）

統計

検定
ウィルコクソンの符号順位和検定（概要とpython実装）
ウェルチのt検定（概要とpython実装）
スチューデントのt検定（概要とpython実装）
対応のあるt検定（概要とpython実装）
正規性の検定（概要とpython実装）
F検定（概要とpython実装）
マン・ホイットニーのU検定（概要とpython実装）
無相関検定（概要とpython実装）
多重検定問題を回避した変数選択（Bonferroni法）
多重検定問題を回避した変数選択（ホルム法｜Holm法）

その他
誤差について（メモ）

化学

化学
ハンセン溶解度パラメーターと溶解パラメーター（SP値）について
ポリマーのガラス転移温度について

RDkit 関連
RDkit を用いた分子の骨格変換
RDkit を用いた分子構造の描画
RDkitを用いた3D構造の最適化
RDkitを用いた分子操作（分子のフラグメント化）
RDkitを用いた分子構造生成１（A-B型）
RDkitを用いた分子構造生成２（A-B-C型）
rdMolDraw2Dモジュールを使って構造式描画をカスタマイズ
分子記述子への各原子の寄与率を可視化する
化合物の記述子化まとめ
BRICSBuildによる分子構造生成
Fingerprintの可視化について

量子化学関連
Pythonで量子化学計算（Psi4）

メモ

メモ
Matplotlibで3次元の散布図を描画する
matplotlibを日本語表示対応にする方法
クロスバリデーションでの分割数の目安
XGBoost, lightGBM, Catboost をGoogle ColaboratoryのGPUで実行する方法

読書メモ
「分析者のためのデータ解釈学入門」第一部
「分析者のためのデータ解釈学入門」第三部
「分析者のためのデータ解釈学入門」第二部
「統計解析と機械学習：要因分析からの考察」を読んで

まとめ記事

参考HP
参考書籍
無料で閲覧できる資料まとめ
ケモインフォマティクス関連の要素技術まとめ