AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
L1正則化（Lasso）
正則化手法の一つで、係数の絶対値の合計をペナルティとして課し、一部の係数をゼロにすることで関連する変数の自動選択を行います。
用語
木ベースの特徴量重要度
決定木やランダムフォレストなどのアンサンブルにおいて、木の不純度（ジニまたはエントロピー）の減少に対する各特徴量の貢献度によって重要度を評価する手法。
用語
逐次前方選択（SFS）
空の集合から開始し、モデルの性能を最も向上させる特徴量を反復的に追加していき、所望の変数数に達するまで続ける欲張りアルゴリズム。
用語
逐次後方選択（SBS）
全ての変数集合から開始し、モデルの性能を最も低下させない特徴量を逐次的に除去していくラッパーアプローチ。
用語
相関ベース特徴量選択（CFS）
クラスとの相関が高く、変数間の相関が低い特徴量サブセットを評価し、冗長性を避ける手法。
用語
分散分析F値
分類タスクにおいて、クラス間分散とクラス内分散の比率を計算し、数値特徴量の識別能力を評価する統計的検定。
用語
ReliefFアルゴリズム
同じクラスの近傍と異なるクラスの近傍を区別する能力に基づいて特徴量の重みを更新する、インスタンスベースの選択アルゴリズム。
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