In Silico Data Home≫≫≫ ＫＹ法 ( K-step Yard sampling methods )
ＫＹ法は２００８年に日本で最初に特許化されました。この最初のＫＹ法はニクラス分類手法として開発されました。その後ＫＹ法の実施基本原理である「多段階サンプル絞り込み」手順を適用した新たなＫＹ法が開発されました。 更にこの技術をニクラス分類のみならず、フィッテイング（重回帰）手法に適用したフィッテイング（重回帰）ＫＹ法が開発されました。
現時点で判別分析手法が３種類、フィッテイング（重回帰）手法が３種類の総計６種類のＫＹ法が展開されており、これらの多くは日本及び米国にて特許化されております。 現時点で開発されているＫＹ法を以下にリストアップいたします。
＃ニクラス分類手法
（１）２モデル判別分析ＫＹ法：判別関数を二本用いてクラス分類を実施
（２）１モデル判別分析ＫＹ法：判別関数は一本のみでクラス分類を実施
（３）モデルフリー判別分析ＫＹ法：使い捨ての判別関数を用いてクラス分類を実施
＃フィッテイング（重回帰）手法
（１）判別分析付き多段階重回帰ＫＹ法：判別関数をサンプリングに用いて重回帰を実施
（２）２ステップ重回帰ＫＹ法：三本の回帰式を用いて重回帰を実施
（３）モデルフリー重回帰ＫＹ法：回帰線上のサンプルを順に取り出してゆくアプローチ
１．ＫＹ(K-step Yard sampling)-methodsブログ
☝ ＫＹ法に関するブログです。ＫＹ法に関する詳細な議論がなされています。
是非ご参照ください。
２．「ｋｙ－ｔａｒｏのブログ」
☝ 「テーラーメードモデリング」に関するブログです。
KY法同様に「ビッグデータ」に対応する技術です。 是非ご参照ください。
* ＫＹ法およびテーラーメードモデリングの全体構成説明
(The overall structure of the ＫＹ methods and tailor-made modeling)
ＫＹ法の全体概要に関する説明で、一枚パンフレットとなっております。 なお、「テーラーメードモデリング」に関する説明も入っておりますので、ご参考にしてください。
* ＫＹ法の概要説明 (Outline explanation of the ＫＹ methods)
ＫＹ法の全体概要に関する説明で、より詳細な説明が記載されております。 説明内容は個々のＫＹ法の機能的な説明やデータ解析手法としての特徴が中心で展開されており、手法そのものの詳細説明ではありませんのでご注意ください。
* ２モデルＫＹ法の説明：
Development of“K-step Yard sampling method”and Apply to the ADME-T In Silico Screening
タイトルにありますように「２モデルＫＹ法」の詳細な説明です。手法のニクラス分類に関する基本的な概念や手続き、手順等が説明されておりますのでＫＹ法の理解には最適と考えます。
* ＫＹ法によるAmes 試験７０００データの完全分類 （ Ames test 7000samples perfect classification ）
最初に開発された「２モデルＫＹ法」によるＡｍｅｓ試験データ（７０００サンプル）を用いたニクラス分類実施結果の報告です。
ＫＹ法が開発された２００８年のデータ解析環境では、サンプルデータとして７０００サンプルを用いることは殆ど考えられませんでした。 さらに当時展開されていたニクラス分類手法では研究者が納得するような分類率の達成は出来ませんでした。
このようなデータ解析の常識のもとで、ＫＹ法の適用により７０００サンプルの１００％分類を達成したことは画期的なことでした。しかし残念ながら、解析手法の奇抜さと、大量サンプルを用いてしかも完全分類を達成したことは、データ解析の専門家には なかなか受け入れられませんでした。そのような学会発表のスライドです。