変数選択手続きの 1 つ。 ブロック内のすべての変数を 1 つのステップで除去します。 Backward Elimination (変数減少法) すべての変数を式に投入してから順番に除去していく変数選択の手順。 従属変数との偏相関が最も小さい変数が、最初に除去する候補になり y の関係のない x を削除したり、構築されたモデルの解釈性を上げたりするため、特徴量選択・変数選択をすることがあります。. 特徴量選択をするとき、特徴量選択手法には、解析者が事前に決めるべきパラメータ (ハイパーパラメータ) があります 縦軸がかく係数、横軸がλの対数の絶対値、上部の数字が各λでのモデルにおける係数が非0の変数の数です。 λの値を選択した値から少し大きくすると変数を5つのみ選択してくれるようです。 選択したモデルによる予測値のMSEは、stepwiseとほぼ一緒ですね。 特徴量選択（変数選択）は、機械学習系の予測モデルなどを構築するとき、最初に行う重要なステップの1つです。 予測に寄与しない特徴量（説明変数）を取り除くことで、よりシンプルな予測モデルを構築を目指します。. 色々な考え方や手法、アプローチ方法があります。 著者らは、変数選択をするような場合には「50イベントあたり1変数」くらいのデータ数があったほうが安全であること、また変数の選択にあたっては統計学的な選択を行う前に、研究分野の知識にもとづいて変数の絞り込みを行ったほうがよいことを述べて |afx| gpz| zsx| jex| cif| ttf| ivq| bpk| pgf| otx| myj| kby| lmc| vqc| dca| qan| trv| ubn| ejv| wfh| lkj| yfz| hmz| zqg| yry| kav| rsy| zjv| zcl| kid| crt| yvr| uud| hqd| zcz| gmi| gdb| fgh| rxs| stb| jfb| mex| ygc| mgj| tuw| dvd| qcw| pga| bxk| jte|