特徴量選択の今と新展開 - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

2019/02/10 295 users 大別 機械学習 アルゴリズム 新展開 冗長性

特徴量選択とは 特徴量選択の難しさ 特徴量選択の手法の大別 教師ありの特徴量選択 filter method 単変量とクラスラベルの関連性を上げる 関係性を上げて冗長性を下げる 関係性を上げて多様性を上げる wrapper method Forward SelectionとBackward Elimination 遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化 その他のwrapper method... 続きを読む

ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

2019/01/05 219 users アルゴリズム 判別 検定 ランダムフォレスト 訓練

特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、... 続きを読む