特徴選択とは?

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特徴選択

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2015/10/15 17:12 UTC 版)

特徴選択(とくちょうせんたく、: feature selection)とは、機械学習統計学の用語であり、頑健な学習モデルの構築のため、特徴集合のうち意味のある部分集合だけを選択する手法のことを指す。特徴量選択変数選択特徴削減属性選択素性選択変数部分集合選択などとも呼ばれる。生物学の文脈では、DNAマイクロアレイの実験に基づいて影響力のある遺伝子を検出する手法を指す場合もある。不要で冗長な特徴量をデータから除去することによって、特徴選択は学習モデルを次の点で改善する:




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