Python: Null Importance を使った特徴量選択について - CUBE SUGAR CONTAINER

2020/08/05 7 users Python ジャップ 手法 特徴量選択 重要度

今回は特徴量選択 (Feature Selection) の手法のひとつとして使われることのある Null Importance を試してみる。 Null Importance というのは、目的変数をシャッフルして意味がなくなった状態で学習させたモデルから得られる特徴量の重要度を指す。 では、それを使ってどのように特徴量選択をするかというと、シャッフ... 続きを読む

Python: 広義の Target Encoding と Stacking は同じもの (と解釈できる) - CUBE SUGAR CONTAINER

2019/11/06 21 users 広義 備忘録 Python 結論

おそらく、既に分かっている人には「知らなかったの？」とびっくりされる系の話なんだろうけど、今さら理解したので備忘録として残しておく。 結論から書くと、目的変数を用いた特徴量生成を広義の Target Encoding と定義した場合、Target Encoding と Stacking は同じものと解釈できる。 例えば、Target Mean Encoding... 続きを読む

傾向スコアを用いた因果推論入門~実装編~ - データサイエンティスト見習いの日常

2019/08/04 50 users データサイエンティスト見習い 因果推論 おさらい 傾向スコア

0. はじめに 1. 対象データ 2. 先に各手法の結果を確認 3.準備 4. 基礎集計~CMを見た人と見ていない人での目的変数の差~ 5. 因果推論の流れのおさらい 6. 傾向スコアモデリング 6.1 モデリング 6.2 テスト / コントロールの傾向スコアの可視化 6.3Rでの傾向スコアモデリングの実装 7. 傾向スコアマッチング 7.1 結構面倒... 続きを読む

統計的問題を回避するためのデータ解析のプロトコル (Zuur et al. 2010): 8 説明したい変数は独立と言えるのか？ - まだ厨二病

2016/02/02 10 users プロトコル 変数 厨二病 独立 データ解析

2016 - 02 - 02 統計的問題を回避するためのデータ解析のプロトコル (Zuur et al. 2010): 8 説明したい変数は独立と言えるのか？ data exploration R time series rWBclimate ggfortify この記事では 統計的問題を回避するためのデータ解析のプロトコル (Zuur et al . 2010)で扱われている 目的変数の独立性に... 続きを読む