特徴削減技術: データ分析と機械学習における効果的な手法
フィルタ法: フィルタ法は、特徴の重要度を統計的な尺度で評価し、最も有用な特徴を選択する手法です。代表的な方法には、相関係数や情報利得などがあります。例えば、相関係数を用いた特徴選択のコード例を示します。>>More
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Pythonにおける次元削減の方法
主成分分析 (PCA): 主成分分析は、多変量データの次元削減に広く使用される手法です。以下のコードは、Scikit-learnライブラリを使用したPCAの例です。>>More