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Pythonで学ぶ次元削減

相関の高い特徴量を削除する

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この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ次元削減

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

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この章では次元削減の概念を紹介し、その重要性と使いどきを学びます。特徴量選択と特徴量抽出の違いを理解し、両手法を用いてデータ探索を行います。章の最後では、高次元データを可視化できる強力な特徴量抽出手法である t-SNE を学びます。

Exercise 1: 導入 Exercise 2: データセットの次元数を確認する Exercise 3: 分散のない特徴量を削除する Exercise 4: 特徴選択 vs. 特徴抽出 Exercise 5: 冗長な特徴量を視覚的に見つける Exercise 6: 特徴選択の利点 Exercise 7: 高次元データのt-SNE可視化 Exercise 8: t-SNE の直感 Exercise 9: ANSURデータへのt-SNEの適用 Exercise 10: t-SNE による次元の可視化

特徴量選択に関する2章構成のうち最初の章では、次元の呪いと、それを乗り越えるための次元削減について学びます。分散が小さい、欠損値が多い、または他の特徴量と強く相関しているといった理由で、データセットにほとんど価値を追加しない特徴量を検出・除去するための手法をいくつか紹介します。

Exercise 1: 次元の呪い Exercise 2: 学習用データとテスト用データへの分割 Exercise 3: モデルの学習と評価 Exercise 4: 次元削減後の精度 Exercise 5: 欠損値が多い、または分散が小さい特徴量 Exercise 6: 適切な分散しきい値を見つける Exercise 7: 分散の小さい特徴量 Exercise 8: 欠損値が多い特徴量を削除する Exercise 9: ペアワイズ相関 Exercise 10: 相関の直感 Exercise 11: 相関行列を確認する Exercise 12: 相関行列の可視化 Exercise 13: 相関の高い特徴量を削除する

現在の演習

Exercise 14: 高い相関をもつ特徴量の除外 Exercise 15: 原子力発電とプールでの溺死

特徴量選択の2つ目の章では、特定の目的変数を予測するために、どの特徴量が最も重要かをモデルに見つけさせる方法を学びます。章の最後のレッスンでは、複数の異なるモデルの助言を組み合わせて、保持すべき特徴量を判断します。

Exercise 1: モデル性能のための特徴量選択 Exercise 2: 糖尿病分類器を構築する Exercise 3: 手動による再帰的特徴量削減（RFE）Exercise 4: 自動再帰的特徴削除 Exercise 5: 木構造モデルによる特徴量選択 Exercise 6: ランダムフォレストモデルを構築する Exercise 7: 特徴選択のためのランダムフォレスト Exercise 8: ランダムフォレストでの再帰的特徴削除（RFE）Exercise 9: 正則化線形回帰 Exercise 10: LASSO 回帰モデルを作成する Exercise 11: Lasso モデルの結果 Exercise 12: 正則化強度を調整する Exercise 13: 特徴選択器を組み合わせる Exercise 14: LassoCV 回帰器の作成 Exercise 15: 追加の票を集めるためのアンサンブルモデル Exercise 16: 3つの特徴選択器を組み合わせる

この章では、最も頻繁に使われる次元削減アルゴリズムである Principal Component Analysis (PCA) を掘り下げます。なぜこのアルゴリズムが強力なのかについて直感を養い、データ探索とモデリングパイプラインの前処理の両方で適用します。最後は、画像圧縮のクールなユースケースで締めくくります。

Exercise 1: 特徴抽出 Exercise 2: 手動による特徴抽出 I Exercise 3: 手動による特徴量抽出 II Exercise 4: 主成分の直感 Exercise 5: 主成分分析 Exercise 6: 主成分の計算 Exercise 7: より大きなデータセットでのPCA Exercise 8: PCA の寄与率を確認する Exercise 9: PCAの活用例 Exercise 10: 主成分の理解 Exercise 11: 特徴探索のためのPCA Exercise 12: モデルパイプラインでのPCA Exercise 13: 主成分の選択 Exercise 14: 保持する分散の割合を選ぶ Exercise 15: 主成分の数を選ぶ Exercise 16: 画像圧縮のためのPCA Exercise 17: おめでとうございます！