‫やあ､ こんにちは｡
‫あなたのクイックチップでアンドレGAMです｡
‫ということです｡
‫相関分析の話をしよう｡
‫どういう意味ですか？
‫さて､ 相関分析とは､ 簡単に言えば､ どの属性に相関があるかということです｡
‫そこで､ ある列と別の列が相関しているとしよう｡
‫例えば､ 家を売ろうとしているとしましょう｡
‫そして､ コラムが2つあります｡
‫1列は家が建っている土地の広さ､ もう1列は家の広さと床面積です｡
‫さて､ データを分析していると､ 土地面積が大きい家は床面積も大きいことがほとんどで､
‫ちょうど相関関係があることに気がついたとしましょう｡
‫土地が増えるたびに､ 床面積が増えるたびに､ 同じように価格が上がっていくのです｡
‫この場合､ これらの属性は互いに高い相関を持っています｡
‫この場合､ モデルに影響を与えない可能性があるので､ 実際には分析対象から外したり､ モデルの構築から外したりすることができます｡
‫ここで､ 次のポイントである「前方後方への属性選択」に行き着きます｡
‫これはどういうことでしょうか？
‫では､ 別の手法でモデルを学習させればいいかというと､ 後方にある属性を選択します｡
‫基本的には､ すべての属性でモデルを学習させ､ 徐々に属性やカラムを削除してモデルを学習させるということです｡
‫モデルに影響はありますか？
‫モデルを改良しているのでしょうか？
‫前方属性選択は､ 1列だけだと逆星になる｡
‫モデルを訓練し､ 精度がプラトーになるまで属性を1つずつ追加し続けるとき｡
‫つまり､ 列を増やし続けて､ 例えば50列目以降に他の属性を追加しても､ モデルが改善されないのです｡
‫それなら､ 必要ないかもしれませんね｡
‫この相関分析やフォワード・バックワード・アトリビュート・セレクションの考え方は､
‫モデルをテストし､ データを減らし､ すべてを含めればモデルが良くなると考えるのではなく､
‫モデルで遊ぶための方法なのです｡
‫通常はそうでないことが多いですね｡
‫わかりました｡
‫ダニエルの話に戻る｡