POINT 01
スペクトルの前処理
領域ごとの波長データを整理し、対数変換とSavitzky–Golayフィルタによる平滑化に対応する処理を実装しました。
スペクトルデータ分類モデルの開発
医学系研究室での研究支援として取り組んだ開発事例です。スペクトルデータの2クラス分類を実装。DropD分類器、スペクトルの前処理、交差検証、ROC評価を組み合わせた解析処理を構築しました。
- CLIENT
- 医学系研究室
- FIELD
- スペクトル解析・分類
- DEVELOPMENT
- モデル・解析処理の実装、評価・可視化
- SUPPORT
- コードの解説、実験条件の設定補助
- TECHNOLOGY
Purpose_
開発の目的
スペクトルデータから2つのクラスを判別するため、領域ごとのスペクトルを扱う解析処理とDropD分類器を実装しました。前処理からモデル評価までの処理に対応しています。
Architecture_
処理の全体像
入力データから解析・評価結果を出力するまでの流れです。
INPUT
- 領域ごとのスペクトル
- 2クラスのラベル
PROCESS
- スペクトルの前処理
- DropD分類器の学習
- 交差検証・ROC評価
OUTPUT
- 分類結果
- ROC-AUC
- 保存したモデル
Key Points_
開発内容
前処理、モデルの実装、評価・可視化を組み合わせています。
POINT 02
DropD分類器の実装
2クラスのデータに対する学習、判別スコアの計算、閾値に基づく分類を実装しました。モデルの保存・読み込みにも対応しています。
POINT 03
交差検証とROC評価
Leave-One-Out交差検証による条件選択と、ROC-AUCによる評価処理を実装しました。
Technology_
技術構成
主要な技術と、それぞれが担う処理をまとめています。
| 領域 | 技術 | 用途 |
|---|---|---|
| 分類・評価 | NumPy / scikit-learn | DropD分類器、交差検証、ROC評価 |
| 信号処理 | SciPy | スペクトルの前処理・平滑化 |
| データ処理 | pandas / OpenCV | 波長・領域データの整理 |
Outcome_
実現したこと
スペクトルの前処理、分類器の学習、判別スコアの出力、交差検証による評価を行う仕組みを実装しました。学習済みモデルを保存し、読み込んで利用できます。あわせて、開発したコードの解説と、実験に合わせた条件設定の補助を行いました。
Contact_
データに合った解析方法を、
一緒に検討します
扱う画像やデータ、解析したいテーマに応じて、必要なモデルと処理の仕組みをご提案します。検討段階からご相談ください。
データ解析・開発について相談する