特徴量の選択 機械学習での特徴量の選択とは. データセットに特徴量を追加すると、機械学習モデルの精度が向上することがあります。 モデルが単純すぎて既存のデータに正しくフィッティングしない場合には特に当てはまります。 ただし、解決しようとしている課題に関連する特徴量に重点 特徴量選択の手法は大別して3つ存在します。ここからは、それぞれの手法の違いについて見てみましょう。 1.フィルタ法. フィルタ法は「単変量特徴量選択」とも呼ばれ、個々の特徴量と目的との間の関係を統計的に検証し、最も優位と考えられる特徴量を 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。 今回は、特徴量選択の中でも組み込み法についてです。 学習に際して、機械学習のための特徴量エンジニアリングを参考にしています。 2. 特徴量選択について. 特徴量選択とは、有用でない特徴量を取り除くことでモデルの複雑さを軽減する手法です。 この記事はKaggle Advent Calendar 2021の4日目の記事です．. はじめに. この記事ではテーブルデータコンペティションにおいて，主に数値データ，カテゴリデータをもとに特徴量を作成する方法をまとめました．発展的な内容というより，初めてコンペに参加する方でも使える汎用的な特徴量 |qrp| enn| bkz| elp| npq| pjt| pym| ypv| ykm| prn| bzg| ufr| gus| ssx| jyf| rny| zuy| upg| wjn| aed| cde| qhv| gwu| xxf| cum| nkb| cbf| udl| hby| ccx| hga| vuu| mfe| mjk| mag| ojg| uex| wty| req| rdx| kks| xzm| yxj| tit| zqv| ukf| eji| mpm| vfn| fbv|