データマイニングの基礎 第4章 前処理・データ変換 その2
- 属性選択
- データ量の削減のために、使用するデータの削除(行の削除)、使用する属性の削除(列の削除)を行う
- フィルタ法とラッパ法
- ラッパ法は学習アルゴリズム自体を用いて評価するので遅い
- フィルタ法
- 探索法
- 探索の方向で前向き探索(最も有効な属性から順に追加していく)と後向き探索(全属性がある状態から最も効かない属性を削っていく)にわかれる
- 両方向探索 - 両方の向きを探索して先にみつかったものを解とする
- ランダム探索 - ランダムなセットを繰り返し生成して最も良いものを選ぶ。選択肢がとても大きい時にはこの方法も
- 探索の戦略
- 探索法