特徴選択
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開始行:
* 特徴選択 (feature selection) [#b1d58a7e]
\(k\)個の特徴量(属性)のベクトルで記述されている対象に機械...
- 目的変数と無関係な特徴量を使わないことで予測精度を向上...
- 学習された関数を，定性的に解釈しやすくする．
その実現手法は次の二つに分けられる：
- フィルター法：目的変数と各特徴量との[[情報ゲイン>特徴選...
- ラッパー法：特徴量の部分集合を使って実際に学習アルゴリ...
学習アルゴリズムを適用する必要があるラッパー法の方が予測...
特徴量が\(k\)個あるとき，全部で \(2^k-1\)個の特徴量の部分...
これら全てを検証することは計算量的に困難なので次のいずれ...
-backward stepwise selection：\(k\)個の特徴がある状態から...
-forward stepwise selection：有用な特徴を一つずつ追加して...
特徴の有用さを測る規準としては[[情報ゲイン>特徴選択/情報...
その他には，Gini係数やχ二乗検定なども用いられる．
>-- しましま
**関連項目 [#k39bc246]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[feature selection]]
-[[属性選択]]
-[[attribute selection]]
#br
-[[backward stepwise selection]]
-[[forward stepwise selection]]
#br
-[[特徴選択/情報ゲイン]]
-[[特徴抽出]]
-[[醜いアヒルの子の定理]]
-[[次元の呪い]]
-[[交差確認]]
-[[モデル選択]]
-[[情報量規準]]
#br
-[[検索:特徴選択]]
**リンク集 [#r210817c]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
-[[Weka]]：ラッパー法による特徴選択なども組み込まれている．
#br
-[[Wikipedia:Feature_selection]]
*** Freeware [#y865baac]
-[[mloss:attribute-selection]], [[mloss:feature-selection]]
**関連文献 [#w63402bf]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-I.Guyon and A.Elisseeff "An Introduction to Variable and...
[[GoogleScholarAll:An Introduction to Variable and Featur...
-[[G.Forman "An Extensive Empirical Study of Feature Sele...
[[GoogleScholarAll:An Extensive Empirical Study of Featur...
-[[Book/人工知能学事典]] 13-9章
-[[Book/わかりやすいパターン認識]] 6.1章
-[[Book/The Elements of Statistical Learning]] 3.4章
-[[Book/データマイニングの基礎]] 4.2節
-[[Book/Data Mining - Concepts and Techniques]] 2.5.2節
終了行:
* 特徴選択 (feature selection) [#b1d58a7e]
\(k\)個の特徴量(属性)のベクトルで記述されている対象に機械...
- 目的変数と無関係な特徴量を使わないことで予測精度を向上...
- 学習された関数を，定性的に解釈しやすくする．
その実現手法は次の二つに分けられる：
- フィルター法：目的変数と各特徴量との[[情報ゲイン>特徴選...
- ラッパー法：特徴量の部分集合を使って実際に学習アルゴリ...
学習アルゴリズムを適用する必要があるラッパー法の方が予測...
特徴量が\(k\)個あるとき，全部で \(2^k-1\)個の特徴量の部分...
これら全てを検証することは計算量的に困難なので次のいずれ...
-backward stepwise selection：\(k\)個の特徴がある状態から...
-forward stepwise selection：有用な特徴を一つずつ追加して...
特徴の有用さを測る規準としては[[情報ゲイン>特徴選択/情報...
その他には，Gini係数やχ二乗検定なども用いられる．
>-- しましま
**関連項目 [#k39bc246]
//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリスト...
-[[feature selection]]
-[[属性選択]]
-[[attribute selection]]
#br
-[[backward stepwise selection]]
-[[forward stepwise selection]]
#br
-[[特徴選択/情報ゲイン]]
-[[特徴抽出]]
-[[醜いアヒルの子の定理]]
-[[次元の呪い]]
-[[交差確認]]
-[[モデル選択]]
-[[情報量規準]]
#br
-[[検索:特徴選択]]
**リンク集 [#r210817c]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
-[[Weka]]：ラッパー法による特徴選択なども組み込まれている．
#br
-[[Wikipedia:Feature_selection]]
*** Freeware [#y865baac]
-[[mloss:attribute-selection]], [[mloss:feature-selection]]
**関連文献 [#w63402bf]
//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．
-I.Guyon and A.Elisseeff "An Introduction to Variable and...
[[GoogleScholarAll:An Introduction to Variable and Featur...
-[[G.Forman "An Extensive Empirical Study of Feature Sele...
[[GoogleScholarAll:An Extensive Empirical Study of Featur...
-[[Book/人工知能学事典]] 13-9章
-[[Book/わかりやすいパターン認識]] 6.1章
-[[Book/The Elements of Statistical Learning]] 3.4章
-[[Book/データマイニングの基礎]] 4.2節
-[[Book/Data Mining - Concepts and Techniques]] 2.5.2節
ページ名:
![[PukiWiki]](image/ibisforest.png "[PukiWiki]")
