メソッド#

さまざまな実世界のシナリオをシミュレートするために、データにランダムな変動を追加します。

データ拡張

ノイズを除去し、化学情報を強調するためにデータを前処理します。

モデルの性能を向上させるために、化学的に最も関連性の高い特徴を選択します。

結果の診断と信頼性を向上させるために、データから外れ値を検出します。

外れ値検出

スペクトルデータとモデル診断のために、出版物品質の可視化を作成します。

包括的な可視化により、PCAおよびPLSモデルを対話的に探索・診断します。

インスペクター