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バージョン3.0.0（2025年11月3日リリース）

• 新しいモデリング機能
  • モデルタイプを追加しました。
    • 回帰モデル：決定木（Decision Tree）、ランダムフォレスト（Random Forest）
    • 分類モデル：決定木（Decision Tree）、ランダムフォレスト（Random Forest）、信頼度に基づいて重み付けされたコンセンサスモデル（Consensus model weighted on reliability）
  • KNN、SVM、コンセンサス (分類モデルのみ)、決定木、ランダムフォレストについて、モデルのパラメータ設定をカスタマイズできるようにしました。
  • 適用範囲（A.D.）に新しい手法「境界ボックス（Bounding Box）」を追加しました。
  • KNN法や適用範囲などで使用する新しい距離として、ダイス係数（Dice）とコサイン類似度（Cosine）を追加しました。
• モデル評価指標の強化
  • 分類モデルに新しい適合度評価指標（Score）を追加しました。
    • ROC曲線のAUC（AUROC: Area Under the Receiver Operatorating Characteristic curve）
    • F1スコア（F1 Score）
    • マシューズ相関係数（MCC: Matthews Correlation Coefficient）
    • コーエンのカッパ係数（Cohen’s Kappa）
    • n分割交差検証による上記4指標
• グラフィカルユーザインタフェース（GUI）の改良
  • モデルの比較機能（Models画面）を改良しました。
    • 複数のモデルを同時に編集できるようにしました（例：スコアの編集）。
    • トレーニングとテストの切替え表示オプションを追加しました。
    • 比較対象モデルのみを表示する機能を追加しました。
    • モデルの評価指標に95%信頼区間を表示するオプションを追加しました。
    • モデルの評価指標毎に、最良・最悪のスコアをハイライト表示するようにしました。
    • モデルを比較できるチャートを追加しました。
      • 1つの評価指標について、モデル毎の信頼区間を表示するプロット図
      • 複数の評価指標を軸にとりモデルを表示するレーダーチャート
  • 個別モデルの操作と視覚化を改良しました。
    • チャート、スコア、混同行列（分類モデル）を表示する新しいタブレイアウトを採用しました。
    • コンセンサスモデルに含まれている各モデルの内容を確認できるようにしました。
    • スコアタブに95%信頼区間を表示できるようにしました。
    • 分類モデルの表示機能を強化しました。
      • 予測値に対する信頼度（Reliability）列を追加しました。
      • 予測結果の正否（Correct）、信頼度（Reliability）、適用範囲（A.D.）の列を内容に応じた色付け表示しました。
      • 混同行列を色分け表示しました。
      • 混同行列の各セルに含まれる分子だけをフィルタできるようにしました。
  • 新しいオプションを追加しました。
    • 外部分子データの予測（External Molecules Predict）、alvaRunnerを使用せず、別のデータセットにモデルを直接適用し予測ができるようにしました。
    • ファイルメニューに、「最近使用したプロジェクトを開く」メニューを追加しました。
    • モデルの自動生成を行った際、複数のモデルを同時に保存できるようにしました。
    • 取り込んだ外部変数の名前をポップアップメニューから変更できるようにしました。
    • ポップアップメニューに、データセット間で分子の移動やコピーを可能にする機能を追加しました。
    • データセットとモデルの分子グリッド画面で、右クリックからのポップアップメニューが使用できるようにしました。
• チャートと視覚化の改善
  • チャートの種類やオプションを選択できるツールバーを追加しました。
  • 回帰モデルの予測値グラフにR²の値を、残差グラフにRMSEの値を表示するようにしました。
  • 分類モデルにROC曲線と適合率-再現率曲線（Precision-Recall curve）を表示するようにしました。

バージョン2.0.18（2025年7月2日リリース）

• alvaModel 2.0.6以前のバージョンで作成されたプロジェクトファイルに含まれるPLSモデルを複製する際に生じる不具合を修正しました。
• 分類モデル作成の際、LDAモデル／QDAモデルを選択した場合に生じる事前処理（pretreatment）の不具合を修正しました。

バージョン2.0.16（2025年1月27日リリース）

• 分子記述子を使ってモデルを自動生成する際の変数選択（Feature reduction）を、トレーニングデータセットのみを対象に行うように変更しました。
• マスターデータセットの分割時に、トレーニングの大きさをパーセントにより指定する場合（by Size）、入力データセット全体（Source）とトレーニング並びにテストに含まれる分子数を表示するようにしました。
• 外部変数をインポートするスピードを改善しました。

バージョン2.0.14（2024年11月22日リリース）

• 明示的水素を持つ分子の2次元描画を修正しました
• キラル中心に結合している暗示的水素を持つ分子の描画を修正し改善しました
• 3次元座標と暗示的水素を持つ分子をMDLフォーマットで入力した際のキラリティー検出を改善しました
• PLSモデルの不具合を修正しました

バージョン2.0.12（2024年11月7日リリース）

• 予測の詳細（Prediction details）を使用する際の不具合を改善しました。

バージョン2.0.10（2024年9月30日リリース）

• alvaDesc 3.0.0で追加された分子記述子やフィンガープリントECFPV3、並びに、新たに導入された構造パターンをモデル生成に使用できるようにしました。
• Viewメニューの「View atom indices」を「Annotations」に変更し、分子の２次元描画像に部分電荷を表示する機能を追加しました。

バージョン2.0.8（2023年4月20日リリース）

• モデル作成後に分子をダブルクリックして開く”Prediction detail”ウィンドウの”Fragment contribution”表示に於いて、スキャフォールドとリンカーでの環外二重結合（exocyclic double bond）を含むBemis-Murckoフレームワークの検出を改良しました。
• モデル作成後のグラフに於いて、表示させるデータセットを”Test”にした際のヒストグラムの色を修正しました。
• Apple M1/M2 CPUで使用する際に生じる可能性のあるランタイムエラーを修正しました。

バージョン2.0.6（2022年11月1日リリース）

• PLSモデルの潜在変数（Latent Variables: LV）の最適値を探すための機能を追加しました
• PLS-DA分類モデルに於ける主成分数の計算を改善しました
• PLS-DA分類モデルに対するクロスバリデーションスコアの計算を修正しました
• 前処理されたデータ入力に対するPLS-DA分類モデルとPLS回帰モデルに於けるクロスバリデーションスコアの計算を修正しました

バージョン2.0.4（2022年6月1日リリース）

• Yランダマイゼーションテスト結果の表と統計情報、KNN法で生成されたモデルでK値の最適化を行った結果の表を、テキストデータとしてクリップボードにコピーできるようになりました。
• ヒストグラムや散布図、Yランダマイゼーションの結果などのチャートのデータをタブ区切りテキストファイルとしてエクスポートできるようになりました。
• 分類モデルを生成した後、個々の分子をダブルクリックして現れる予測の詳細画面（Prediction detail）に於けるTarget値の不具合を修正しました。
• 分類モデルを生成した後、分子グリッドに表示されるCorrect値をソーティングする際の不具合を修正しました。
• 一つの行に空白の列が並んでいるファイルを外部変数ファイルとしてインポートする際に起こる不具合を修正しました。
• ヘルプドキュメントの画像と記述を変更しました。

バージョン2.0.2（2022年1月14日リリース）

• Y-ランダマイゼーションテストを実行させるUIを追加しました。
• 予測値から残差等へとモデル図表を切り替えた際に、選択されていた分子が保持されるようにしました。
• macOSに於いてプロジェクトファイルをロード／インポートしている間に起こり得る不具合を修正しました。
• フィルタされて残った分子の全てを削除できるようにしました。これにより、フィルタを用いて不要な分子をデータセットから削除することができます。
• 前処理されたデータセット上でのSVMのハイパーパラメータ計算を修正しました。

バージョン2.0.0（2021年11月9日リリース）

• 回帰モデルだけでなく、２値分類モデルも使用できるようになりました。
• 対応する分類モデル
  • 線形判別分析（Linear Discrimination Analysis：LDA）
  • 二次判別分析（Quadratic Discrimination Analysis：QDA）
  • 部分的最小二乗判別分析（Partial Least Squares Discrimination Analysis：PLS-DA）
  • K近傍法（K-Nearest Neighbors Algorithm：KNN）
  • サポートベクターマシン（Support-Vector Machine：SVM）
  • コンセンサスモデル
• 分類モデルに対する主要なスコアを付加しました。（検出率など）
• 新たな回帰モデルを追加しました。
  • 部分的最小二乗回帰（Partial Least Squares Regression：PLS）
  • サポートベクターマシン（Support-Vector Machine：SVM）
• スプレッドシート形式の表にフィルタ機能が追加されました。
• 外部変数のインポートがCSVファイルからだけでなくSMILESファイルからもできるようになりました。
• モデルによる予測結果がSMILESファイルやMDL/SDFファイルとしても出力できるようになりました。
• 新しいモデル図表を追加しました。
  • ウィリアムスプロット
  • 最小二乗回帰（OLS）と部分的最小二乗回帰（PLS）の回帰係数βの棒グラフ
  • 記述子と予測値のヒストグラム
• 最小二乗回帰（OLS）モデルの回帰係数βを手動で編集できるようになりました。
• K近傍法（KNN）モデルに対し、近傍のサンプル個数（K値）の最適値を探す機能を追加しました。
• モデルに使用する記述子を変更するためのUIを追加しました。
• 遺伝的アルゴリズムによる自動モデル生成の進捗状況表示が改善され、時間の経過と共にスコアが伸びていくトレンドを表示するグラフとなりました。
• 個々のサンプル（分子）に関する予測を分析するためのUIを追加しました。
  • 原子毎の寄与
  • フラグメント毎の寄与
  • KNN法で用いられたK個の近傍サンプル（分子）
• alvaModel 2.0.0 と完全互換なalvaRunner 2.0.0 とalvaRunner KNIME Pluginを同時にリリースしました。
• macOS Montereyに対応しました。

バージョン1.0.8（2020年12月14日リリース）

• テンプレート保存機能がalvaDesc バージョン2.0の記述子をサポートするようになりました。
• AllからTraining/Testへの切り替えの際に生じていた行の色がリセットされるバグを修正しました。
• 列数が数千の場合に生じていた自動モデル生成の問題を修正しました。
• 大規模なalvaDescプロジェクトをインポートする際のエラーを修正しました。

バージョン1.0.4（2020年4月20日リリース）

• Modelsメニューで「自動モデル構築」を選択している場合に表示されるエラーメッセージが修正されました。
• Modelsメニューで「自動モデル構築」を使用する際に、「Exclude row if missing value found（欠損値を含む行を除外）」オプションを無効にしました。
• 整数列に’na’を含む外部変数をインポートした際に生じていた問題が修正されました。
• alvaDescプロジェクトファイルを読み込む際に、不適切あるいは記述子が無効な分子を除去する自動処理が導入されました。(MasterCleanedデータセット)
• LinuxとmacOS版においてUIの軽微な不具合が修正されました。

バージョン1.0.2（2020年3月4日リリース）

• Modelsのツリーに表示されているモデルを右クリックして表示されるメニューから、そのモデルに関するトレーニングとテストのデータセットを変更できるようになりました。
• Modelsのツリーに表示されているモデルを右クリックして表示されるメニューからモデルの複製を行うことができるようになりました。
• columnの値を用いてモデルを分割できるようになりました。
• 外部変数を入力に用いてモデルを構築することができるようになりました。（※ 外部変数はalvaDescのプロジェクトファイルに含まれる形でも、別途インポートをする方法でも入力できます。）
• 線形回帰モデル（OLS）の切片と独立変数としての各記述子（column）に対する係数（β_i）がmodel viewの中に表示されるようになりました。（※ OLS: Ordinary Least Squares regression）
• 外部変数のインポートダイアログにText qualifierのフィールドが追加されました。（alvaDesc 1.0.18と同様）
• alvaDescのプロジェクトファイルをインポートする際に、alvaDescでそのファイルを使用している状態でもalvaModelにインポートできるようになりました。