Python: Null Importance を使った特徴量選択について - CUBE SUGAR CONTAINER

今回は特徴量選択 (Feature Selection) の手法のひとつとして使われることのある Null Importance を試してみる。 Null Importance というのは、目的変数をシャッフルして意味がなくなった状態で学習させたモデルから得られる特徴量の重要度を指す。 では、それを使ってどのように特徴量選択をするかというと、シャッフルしなかったときの重要度との比率をスコアとして計算する。 もし、シャッフルしたときの重要度が元となった重要度よりも小さくなっていれば、スコアは大きくなって特徴量に意味があるとみなせる。 一方で、シャッフルしたときの重要度が元とさほど変わらなければ、スコアは小さくなってその特徴量は単なるノイズに近い存在と判断できる。 あとはスコアに一定の閾値を設けたり、上位 N 件を取り出すことで特徴量選択ができるようだ。 今回使った環境は次のとおり。 $ sw

[masadream]

「Null Importance」