判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。複数回比較し検定を行うことで、本当に重要な特徴量のみを選択。棄却したい帰無仮説と受容したい対立仮説を用意する。観測値から検定統計量Tを定める。帰無仮説が正しいとしてTの分布を求める。小さい有意水準αを定め、帰無仮説が正しいときにとなる領域を棄却域とする。観測されたTがに入っていたら対立仮説を受容し、入っていなければ帰無仮説を受容する。変数選択とも)はデータサイエンスにおいて非常に重要である。Kaggle等のコンペティションではひたすら判別の精度を重要視するが、実務上どうしてそのような判別をしたのかという理由のほうが大事である(回帰問題も同様)。なにかの製造工程をイメージしてみよう。欠陥品は生じるだろうが、この欠陥品を見分けるシステムよりも欠陥品を減らせる改良のほうが良いだろう(もちろん見分けるのも大事だが)。そこで、判別においてどのような特徴量が重要だったか選ぶことができれば、改良への糸口が見えてくるだろう。特徴量選択した結果、モデルの学習や推論が高速化されたり、過学習しづらくなったり、結果判別の精度が良くなったりする。Borutaとはランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択の方法の一つである。