募集中いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。)を選択するには、複数の方法で選択された結果が必要こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。ノイズ処理を行いながら回帰モデルもしくはクラス分類モデルを完成させる。実行するためのプログラムについてはこちらをご覧ください。)を選択する方法についてです。変数選択の方法はたくさんありますが、その中のどれを使ったほうがいいのでしょうか。答えは、多くの手法を使うしかない、です。より変数の組み合わせを最適化しています。そのデータセットに適しているかどうかは、誰も分かりません。(答えがないからこそ変数選択をしているわけです)。そこで、いくつかの変数選択手法を実行して、どんな変数が何回選ばれたかを確認するのです。よるたくさんの変数選択手法で選ばれた変数は、それだけ本当に重要な変数である確率は高いです。逆に、一回も選ばれなかった変数は大事ではない、といえます。本当に大事な変数だけ選びたいときは、複数の変数選択手法を用いることが大切です。複数の変数選択手法を実行できるのプログラムを簡単に入手できます!それぞれのURLからお求めください!noteでもSPIKEでも言語が同じであれば同じものです。SPIKE変数選択手法の一例です。相関係数による変数選択すべての変数の間で相関係数を計算し、その絶対値が大きい変数の組の一方を削除する手法。実施した後のVIPという指標を用いて、VIPの値が大きい変数を選択する手法。平均が1になる指標であり、1より大きい変数を選択することが多い。不要な変数を一つずつ削除しながら、ダブルクロスバリデーションの結果が良くなるように変数を選択する手法。(LASSO)LASSOではモデルに寄与しない変数の標準回帰係数の値が0になりやすいため、標準回帰係数の値が0でない変数のみ選択する。(EN)ENでもLASSOと同様に標準回帰係数の値が0になりやすい。0でない変数を選択する。変数の重要度に基づく変数選択RFを実行した後の変数の重要度が大きい変数を選択する手法Stepwise法モデル構築を繰り返して、変数を1つずつ削除したり1つずつ追加したりしながら適した変数の組み合わせを選択する手法。(RMSE)などがある。ここまでお読みいただきありがとうございます。上の複数の変数選択手法のプログラムもご活用ください。https://note.mu/univproftwitter:https://twitter.com/univprofblog1ぜひフォローをお願い致します。募集中!こちらへお願いします!ご案内。まとめオススメ記事セレクション。人工知能との未来における人の役割~現役のデータサイエンティストのメッセージ~集中する時間を確保するために大学教授が行っている8つのことtwitterでも発信中。univprofblog1無料メルマガでブログにない情報を配信中。データマイニングブログを勉強しながら役立つ情報を発信しています!フォローしていただけると嬉しいです。