[備忘録]　遺伝的アルゴリズムでスペクトルデータの変数選択をやってみた - Qiita

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sh19910711 "NIRスペクトルデータは401個の波長における吸光度が含まれている + 前から順に10個のグループに分けて、それらの組み合わせを最適化 / 10個の波長領域の組み合わせを最適化するため、10ビットのデータを染色体とする" 2023 ●*algorithm ●*data ●最適化 2024/06/15 リンクその他 ● ● ● 注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の﹁建設的コメント順位付けモデルAPI﹂を使用しています

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さんが1番目にブックマークした記事﹁[備忘録]　遺伝的...﹂が注目されています。気持ちをシェアしようはじめにこれまでに{pls}のgasolineデータを使って多変量解析を実施してきた。使用したデータはガソリンの近赤外スペクトルデータとオクタン価のセットである。近赤外スペクトルは、化合物の原子間の結合モードに依存する吸収や粒子表面の反射などの物理的特性に依存した情報が含まれている。そのため、予測対象となるオクタンの含有量とは関連性の低い波長領域も含まれており、そのような関係性の低い領域の変動が予測におけるノイズとなることもある。そこで、今回は{GA}パッケージを用いて遺伝的アルゴリズムで部分二乗回帰によるモデリングに使用する波長領域の組み合わせを最適化し、全波長のデータを使う場合よりも精度の高いモデルが得られるかざっくりと検証してみた。遺伝的アルゴリズム遺伝的アルゴリズムは、生物の優勢生殖を模倣した最適化アルゴリズムである。ランダムに発生した第一世代を評価し、成績が良いものに対し