特徴選択（Feature Selection）
特徴選択（Feature Selection）とは、機械学習やデータ解析においてモデルの性能を向上させるために重要な特徴量（データの属性や要素）を選び出すプロセスです。多くのデータセットには、関連性の低い特徴や冗長な情報が含まれていることがあります。これらを除外することで、モデルの精度や処理速度が向上し、過学習（オーバーフィッティング）を防ぐことができます。
特徴選択は、フィルタ法、ラッパー法、組み込み法といった異なる手法によって実行され、データの特性に応じた最適な特徴量を選び出します。
特徴選択（Feature Selection）関連用語
特徴選択（Feature Selection）に関連する単語は以下の通りです。
- 特徴量（Feature）
- 過学習（Overfitting）
- フィルタ法（Filter Method）
- ラッパー法（Wrapper Method）
特徴選択（Feature Selection）やさしい解説
特徴選択（Feature Selection）とは、コンピュータがデータを使って学習するときに、重要な部分だけを選び出す方法のことです。例えば、あなたが植物の種類を見分けるために「花の色」「葉の形」「高さ」「重さ」などの情報を使うとします。
でも、すべての情報が大事なわけではなく、例えば「重さ」はあまり役に立たないかもしれません。そんなとき、役に立たない情報を除いて、重要なものだけを使うのが特徴選択です。これによって、コンピュータは少ない情報でも効率よく学ぶことができるようになります。
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