教師あり特徴選択

Rによる次元削減

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

教師なし vs. 教師ありの特徴選択

特徴選択の階層の始まり

特徴選択には教師なしと教師ありの手法がある

教師なしの特徴選択には欠損の多い特徴の削除、低分散の特徴の削除、相関の高い特徴の削除が含まれる

予測変数が目的変数に与える情報に基づく選択

目的変数に情報を与える予測変数

形状で分割したときのエントロピー変化を示す決定木

もう一方の特徴選択は教師あり

再帰的特徴消去は教師あり特徴選択の一種

Lasso 回帰も特徴選択の一種

Rによる次元削減