ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

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ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク:

ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

ランダムフォレストと検定を用いた特徴量選択手法 Boruta - 機械学習を学習する天然ニューラルネットワーク

特徴量選択とは Borutaとは とりあえず使ってみる ベースラインの判別 Borutaの判別 Borutaのアイデアの概要 Borutaのアルゴリズム 1. 判別に寄与しないはずの偽の特徴量を作る。 2. 偽の特徴量と一緒にランダムフォレストを訓練。 3. 各特徴量の重要度と偽の特徴量の特徴量を比較。 4. 複数回比較し検定を行うことで、...

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