表題番号：2014S-166 日付：2015/04/08
研究課題ランダムフォレスト法による鉱物化学組成の解析
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） 本庄高等学院 教諭 新井　宏嘉
研究成果概要
鉱物化学組成から統計学的に鉱物相を判別することを試みた．化学組成データはDeer et al.のRock-forming mineralsシリーズから鉱物85族3763個の分析値を入力した．判別には機械学習の一種であるランダムフォレスト法を採用し，SiO2，TiO2など42成分の重量%値と合計値を用いた．解析の結果，判別に大きく寄与する変量はSiO2，ZrO2，TiO2，Al2O3，FeO，MnO，MgO，CaO，Na2O，K2O，P2O5などの主要成分であった．これら成分に限定して判別した場合の誤判別率は約5%である．本研究により，鉱物相は化学組成だけで十分判別できることが確認された．