まとめ後に補足します。Borutaしましょう)github.com(名前の由来はスラヴ神話の森の神の名前らしいです。こんな見た目してます。)このBorutaという手法は経験上非常に強力で、判別や回帰の性能が著しく低下したことはない。低下しても誤差の範囲内。性能が良くなることが多い。nを増やすと標本平均はどうばらつくかモチベーション中心極限定理は一言で言うと、「平均する対象を増やすと、その標本平均は正規分布に従うようになる」という定理である。これの解釈はあとで与える。この定理は直感的にはわかりにくく誤用する人も多いため、twitterでhotなトピックになった。本記事はそれに便乗した形で書いた。本記事では、中心極限定理の直感的解釈を与える。平均する対象を増やしたときに、標本平均の分布がどのように収束していくのかを可視化する。人気記事なぜこの記事を書いたのか?決定木をベースにしたアルゴリズムのほとんどに特徴量重要度という指標が存在する。データに対する知識が少ない場合はこの指標を見て特徴量に対する洞察深めることができる。KaggleではEDAのときにとりあえず重要度を見てみるなんてこともするようだ。この特徴量重要度にはバイアスが存在していて、特定の条件下では信用出来ないことがある。いった条件を広く知ってほしいということでこの記事を書いた。この記事では人工データを生成しバイアスを再現してみた。いったバイアスに対処したという論文を見つけたので軽く紹介する。おまけとしてgainベース以外の特徴量重要度についても紹介する。初級編〜に参加しましたはじめに今回はただの日記です。初級編〜に参加したので、感想を書く。これから行く人が知りたいだろう情報も書くように心がける。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。