再帰的特徴削減法は、以下の手順で特徴量の重要度を評価し、重要度の低い特徴量を削減する方法です。
- 最初に、全ての特徴量を使ってモデルを訓練します。
- 各特徴量の重要度を評価し、最も重要度の低い特徴量を削除します。
- 削除した特徴量を除いた状態で再度モデルを訓練します。
- 残っている特徴量の中から、再び最も重要度の低い特徴量を削除します。
- 上記の手順を繰り返し、指定された特徴量の数に達するまで特徴量を削減します。
この手法を実装するために、以下はPythonでの例です。
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
# データセットの生成
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=0)
# 再帰的特徴削減法のオブジェクトを作成
estimator = LinearRegression()
rfe = RFE(estimator, n_features_to_select=5)
# 再帰的特徴削減法の実行
X_selected = rfe.fit_transform(X, y)
# 結果の表示
print("重要な特徴量のインデックス: ", rfe.support_)
print("重要な特徴量: ", X_selected)上記の例では、make_regression関数を使ってダミーのデータセットを生成し、線形回帰モデルを使って特徴選択を行っています。n_features_to_selectパラメータで選択する特徴量の数を指定します。
再帰的特徴削減法は、機械学習モデルの正確性や性能向上に役立つことがあります。ただし、データセットやモデルによっては適切な特徴量の数や削減の方法が異なる場合もありますので、慎重に適用する必要があります。