学習する天然ニューラルネット

特徴量選択(Feature Selection, 変数選択とも)はデータサイエンスにおいて非常に重要である。 Kaggle等のコンペティションではひたすら判別の精度を重要視するが、実務上どうしてそのような判別をしたのかという理由のほうが大事である. このBorutaという手法は経験上非常に強力で、判別や回帰の性能が著しく低下したこと…