白黒画像のパーシステントホモロジー解析をGoogleColab上でやってみる - Qiita
はじめに 私は現在大学4年生で、材料科学系の学科に所属しています。 材料科学系でも、機械学習はトレンドのようです。 機械学習の特徴量として、様々なパラメータが考えられますが、その中でも「形状を定量化するパーシステントホモロジーが有用なのではないか」というトピックがあります。 今回は、それをとりあえずやってみようという内容です。 本記事のプログラムは、次のColabのリンクから確認できます！ パーシステントホモロジー解析（PH解析）とは PH解析の例として、シリカの例がよく用いられます。 左の点の集まりは、液体シリカとアモルファスシリカの原子配置の3Dマップです。 この点の集まりを見ても、どのような構造上の違いがあるのかわかりません。 しかし、それぞれPH解析すると、右のパーシステント図が得られます。 これをみると、何やら違いがあるように見えます。 これがPH解析です。 パーシステント図とは
LightGBMによる物性予測モデルの計算過程を視覚化する - Qiita
はじめに LightGBM の中身について理解するためにやってみたメモ 環境 本記事では以下を事前にインストールしておく必要がある。 Graphviz Python numpy pandas matplotlib scikit-learn LightGBM RDKit Graphvizについては、ツールをインストールした後、Pythonのライブラリをインストールする必要がある。Python: LightGBM の決定木を可視化して分岐を追ってみる や、【Windows10】Graphvizのインストール等を参考にしてほしい。 モデル構築 まずはRDKitを使ってもモデルを作成してみよう。 まずはモジュールのインポート import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from sklear
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