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。解決しようとしている課題に関連する特徴量に重点を置き、無益な特徴量は避けることが重要です。カ月前の気温は重要ではありません。適切な特徴量の選択では、精度を損なうことなく、無関係な列または冗長な列をデータセットから排除できます。次元縮退と異なり、特徴量の選択では、新しい特徴量を作成したり既存の特徴量を変換したりするのではなく、分析に価値を付加しない特徴量を取り除きます。機械学習での特徴量の選択には次のようなメリットがあります。オーバーフィットの可能性を低減。モデルの結果の原動力となる、最も情報に富んだ要素を明らかにして、解釈可能性を向上させます。自動機械学習プラットフォームでは、モデリングワークフローの中で、特徴量の選択のために以下のような複数のアプローチが併用されます。モデルに依存しない特徴量の重要度。いずれかのアルゴリズムが実行される前に、ターゲット変数に対する各特徴量の単変量での重要度が特定されます。モデル固有の特徴量のインパクト分析。生成されるモデルごとに、各特徴量の影響の大きさを示す定量的なランキングが生成されます。適切な特徴量を自動的に選択するエキスパートレベルのモデルブループリントが用意されています。手動のチューニングもサポートされます。複数の特徴量リストのサポート。実行すると、特徴量リストがどれほど異なるかがわかります。shortlyClose。