関する私的メモを残しておきます。今回はこの2つを試します。これを予測する回帰モデルをつくります。加えて特徴量を増やすため交互作用項も含めることにします。AICを基準としてモデル選択を行う。[1]で変数増減法を指定してAICが最小となるモデルを選択する。変数減少法を指定できる。AICが下がらなくなるまで変数の増減を繰り返す。(Stepwise)')選択されたモデルが下記となった。coefplotで係数パラメータをplotする。変数の数が絞り込まれていない気がする。対しては最適な変数を選ぶとは限らず不安定になることがあるようだ。場合があり正則化法が必要となる。正則化法のひとつで,モデルの変数選択と次元削減を同時に行う。スパース化において強力な手法である。上記引用文は下記のように続いている。正則化と係数縮小の手法である。Netの式を引用する。ここで正則化項は以下となる。比率を高めることで緩和できる。