GCMS-QP™2020 NX
機械学習によるクロマトグラムデータからのマーカー探索
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はじめに
クロマトグラムデータから機械学習のアルゴリズムを用いてサンプルの判別を行う手法が注目されています。クロマトグラムデータから機械学習を行うには、ピークの強度情報をデータ表にする必要がありますが、ピーク同士の大きさに相関があったり、ピーク同士の大きさが極端に異なったりすると、判別モデルの精度が低下する場合があります。そのため、一般的にクロマトグラムデータを機械学習させる際には、ピーク情報をデータ表にした後、データの前処理が必要になります。 本稿では、食品サンプルのGC-MSスキャンデータから、Python 3.7を使って判別マーカーを探索する流れの一例をご紹介します。
2019.09.16
