2018/12/5

教育研修・中規模データ分析のための機械学習ソフトウェア

JUSE-StatWorks/V5 機械学習編の機能と使い方（株）日本科学技術研修所
数理事業部

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018

犬伏秀生(c)The Institute of JUSE , 20181

2018/12/5

発表内容

1. JUSE-StatWorks/V5機械学習編の概要① StatWorks/V5機械学習編とは② StatWorks/V5機械学習編の特徴③ 搭載手法2. デモンストレーション① lasso回帰（正則化回帰）② サポートベクターマシン（SVM）（ランダムフォレスト）3. 今後の予定

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 20182

2018/12/5

JUSE-StatWorks/V5機械学習編とは• 「JUSE-StatWorks/V5機械学習編」は，弊社が開発・販売を行っている統計パッケージJUSE-StatWorks/V5シリーズに今後新規に追加する，機械学習を実行できるパッケージとなります．

既存パッケージ

新規追加

総合編ﾌﾟﾚﾐｱﾑ

品質管理編

総合編 with MT

QC七つ道具編

総合編 with SEM

SEM因果分析編

総合編

品質工学編

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 2018

機械学習編

3

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機械学習編の特徴

ﾒｲﾝﾀｰｹﾞｯﾄ
主な使用
用途・製造業で品質管理に携わる実務者
1. 機械学習の教育・研修
2. 中規模以下のデータの分析
3. 大規模データを予測・判別するためのモデルの検討
動作環境
・クライアントPC（64bitOS）上で動作
機能の特徴 ・画面構成や操作性はStatWorks/V5の既存製品と共通
・SQCで使用される多変量解析手法との対比で理解可能な機械学習手法を搭載
・分析可能なデータサイズは1,000変数×100,000サンプル以内
JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 201842018/12/5

搭載手法

グループ
解析手法
No
1 ﾃﾞｰﾀｸﾘｰﾆﾝｸﾞ データクリーニング
2 ﾃﾞｰﾀ可視化 濃淡散布図・密度プロット・等高線図
カーネル主成分分析
3 情報要約
混合ガウス分布4 層別
5 正則化回帰 リッジ回帰
67891011

分類・予測
外れ値検出
因果分析

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018

lasso回帰Elastic Net
サポートベクターマシン(SVM)
ランダム・フォレスト
1クラスSVM
glasso(c)The Institute of JUSE , 20185

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目的変数

データ概要（lasso回帰）
データ概要
超電導物質の臨界温度を予測する【目的変数：1変数】
・超電導物質の臨界温度（量的変数）
解析では常用対数（log10）を取った値を使用【説明変数：150変数】
・超電導質の特徴量（81変数：全て量的変数），・元素の構成比率（69変数：全て量的変数）※オリジナルデータの変数の数は167（特徴量：81＋構成比：86）であるが，ここでは分散が0ではない150変数を使用

ｻﾝﾌﾟﾙ数 ・学習データ：200
・検証用データ：58※オリジナルデータのサンプル数は21,263であるが，そこから学習データとして200サンプル，検証用データとして100サンプルをランダ
ムに抽出．ただし，検証用データの外挿となるサンプルは除外

出典[1]The UCI Machine Learning Repository
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Superconductivty+Data

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 201862018/12/5

検証用データの予測結果
lasso回帰重回帰分析【回帰式】
取り込まれた変数：30変数
正則化パラメータλ：0.05248【回帰式】
取り込まれた変数：105変数
変数選択方法：変数減増法【検証用データの予測精度】【検証用データの予測精度】

予測値

予測値

解析に使用した説明変数：150変数

相関係数r0.806
Log(臨界温度)

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 2018

相関係数r0.755
Log(臨界温度)72018/12/5

参考：21,163サンプルの結果
lasso回帰重回帰分析【回帰式】
取り込まれた変数：21変数
正則化パラメータλ：0.07943【回帰式】
取り込まれた変数：118変数
変数選択方法：変数減増法【検証用データの予測精度】【検証用データの予測精度】

予測値

予測値

解析に使用した説明変数：158変数

相関係数r0.840
Log(臨界温度)

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 2018

相関係数r0.905
Log(臨界温度)

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データ概要（SVM）

データ概要
目的 犯罪現場に落ちているガラスの種類を判別する
変数 【目的変数：1変数】
・ガラスの種類（質的変数）≪カテゴリ≫車の窓，ヘッドランプ【説明変数：9変数】
・屈折率（量的変数），・元素の構成比（8変数：全て量的変数）
ｻﾝﾌﾟﾙ数 ・学習データ：40（車の窓：14，ヘッドランプ：26）
・検証用データ：6（車の窓：3，ヘッドランプ：3）※オリジナルデータでは目的変数は6カテゴリであるが，そこから上記2カテゴリを抽出．また，それぞれのカテゴリの中の3サンプルを検証用データとして使用[1]The UCI Machine Learning Repository
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/glass+identification
JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 2018

出典92018/12/5

今後の予定• StatWorks/V5機械学習編は，2019年春に発売開始予定です．
• 弊社主催の機械学習セミナーも2019年度上期から継続的に開催予定です．
• StatWorks/V5有償保守契約者様でご希望の方には2019年1月から機械学習編のモニター版を無償で貸出を行う予定です．
• StatWorks/V5機械学習編に関する最新情報は弊社HP上で随時公開します．

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 201810

2018/12/5

ご清聴ありがとうございました

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム2018(c)The Institute of JUSE , 201811

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