Pythonと機械学習ライブラリscikit-learnを使用して、データから有用な特徴を抽出する方法について説明します。
特徴抽出とは
特徴抽出は、機械学習のモデルを使用する際に有効な特徴量の組み合わせを探索するプロセスのことを指します。特徴抽出を行うことにより、以下のようなメリットが得られます。
- 変数を少なくすることで解釈性を上げる
- 計算コストを下げて、学習時間を短縮する
- 過適合を避けて汎用性を向上させる
- 高次元データによって、パフォーマンスが下がることを防ぐ
特徴抽出の種類
特徴抽出の手法は大別して3つ存在します。
- Filter Method: 機械学習モデルを使用せずにデータセットのみで完結する手法であり、データの性質に依存します。
- Wrapper Method: 機械学習モデルを使用して特徴量の組み合わせを評価することです。
- Embedded Method: 特徴量選択をモデルの学習時に行う手法です。
それぞれの手法について詳しく見ていきましょう。
Filter Method
Filter Methodは統計的な手法 (分散やχ二乗検定など)で特徴量の評価・選択をします。他の手法に比べると計算量が少なく、最初に足切りで実施するものだと考えています。
Wrapper Method
Wrapper Methodでは、特徴量の性質を1つ1つ見ていき、それが予測にどの程度寄与しているのか等は考慮していませんでした。しかし実際には、最適な特徴量の組み合わせは使用する機械学習モデルに依存します。
Embedded Method
Embedded Methodとは、特徴量選択をモデルの学習時に行う手法です。Filter Methodでは計算することのできなかった変換の関係も、この手法で計算することができます。
まとめ
Pythonとscikit-learnを使用して特徴抽出を行う方法について説明しました。これらの手法を理解し、適切に使用することで、機械学習モデルの性能を向上させることができます。