GoldRecovery：鉱業における金回収率予測システム

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GoldRecovery：鉱業における金回収率予測システム

GoldRecovery：鉱業における金回収率予測システム

本リポジトリ「GoldRecovery」は、工業的な金鉱採掘プロセスにおける金回収率を予測するための機械学習モデルを構築したプロジェクトです。鉱石の物理的・化学的特性とセンサーから得られる各種データを用いて、複数の回帰モデルをトレーニングし、各工程の回収効率を高精度に推定します。これにより、鉱山現場の生産性向上とコスト削減を目指した実用的な分析ツールとして活用可能です。

https://github.com/PSMORAN01/GoldRecovery

概要

GoldRecoveryは、工業的な金の採掘過程における回収率を予測するための機械学習プロジェクトです。鉱石の物理的および化学的な変数をセンサーから取得し、これらのデータに基づき回帰モデルを構築しています。プロセスの各段階における金の回収効率を推定することで、鉱山の運用効率向上や資源の最適利用に貢献します。Jupyter Notebookを用いた実装で、データの前処理からモデル学習、評価まで一連の流れを扱い、実用的な予測モデルの基盤を提供しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 鉱山の金回収率を機械学習で予測する回帰モデルを構築
  • 物理・化学的センサーデータを活用した多変量解析
  • Jupyter Notebook形式でデータ処理からモデル評価まで一貫実装
  • 実データを用いた学習用・テスト用データセットを同梱

技術的なポイント

本プロジェクトは、工業的な鉱業プロセスにおける金の回収効率を予測するために、物理的・化学的特性を表す複数の変数を入力とした回帰分析モデルを開発しています。データセットは、金鉱石の濃度や供給量、その他の化学成分の濃度など、センサーから取得されたリアルタイムデータを含み、これらを基に機械学習モデルをトレーニングすることで、各工程での金回収率を推定します。

実装はJupyter Notebook上で進められており、データの前処理（欠損値処理、特徴量エンジニアリング、正規化など）から始まり、複数の回帰アルゴリズム（例えば線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレストなど）が試験的に適用されています。モデルの性能評価は、主にRMSE（平均二乗誤差の平方根）やR2スコアを用いて行い、予測の精度を客観的に検証しています。

また、データセットは「gold_recovery_train.csv」「gold_recovery_test.csv」として学習用と検証用に分けられており、実務で必要なモデルの汎化性能を高める設計となっています。さらに、全データをまとめた「gold_recovery_full.csv」も同梱されているため、ユーザーは自由にデータの再分析や追加学習が可能です。

このような金回収率の予測は、鉱山現場の効率的な運営に不可欠であり、プロセス制御や工程改善の意思決定を支援します。センサーによるリアルタイムデータの活用と機械学習を組み合わせることで、従来の経験則に頼った管理手法を科学的根拠に基づくものへと進化させる点が技術的な注目ポイントです。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • GoldRecovery.ipynb: メインのJupyter Notebook。データ読み込み、前処理、モデル学習、評価を実装。
  • README.md: プロジェクトの目的や使い方を説明。
  • gold_recovery_full.csv: 全データセット。学習・テスト両方のデータを含む。
  • gold_recovery_test.csv: テスト用データセット。
  • gold_recovery_train.csv: 学習用データセット。

まとめ

鉱山業界向けの実践的な金回収率予測モデルを提供。

リポジトリ情報：