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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

238閲覧

目的変数の選択について

natsunatsu

総合スコア11

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/03/15 14:41

具体的なコードの質問ではないですが、このようなことが可能かどうか、どのような考え方であれば可能になるかが分からなかったので、質問させて頂きます。

機械学習による回帰問題を考えます。いくつかの説明変数からある特定の目的変数を予測するのが一般的な流れかと思います。

今回の質問は、逆に、目的変数を作成するための候補となる変数がいくつかあった場合に、その変数を使って、固定した説明変数から機械学習によって最も予測精度の高い目的変数を作成する、というようなことは出来ますでしょうか?という質問です。

この場合の目的変数の作成とは、目的変数の候補となる変数の組み合わせで、和、差、積、商など、複数の目的変数候補を使ったあらゆる組み合わせ数値を想定してます。

今回は説明変数が固定で、その説明変数と特定の機械学習手法を使ったときに、目的変数候補のどんな組み合わせが最も予測精度が上がるか、ということを知りたいです。いわば目的変数の最適化、という感じでしょうか。

大変分かりにくい表現なのですが、知識のある方に教えて頂けると助かります。よろしくお願いします。

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hayataka2049

2019/03/15 14:57

どういった背景でそういうことを考えるに至ったのでしょうか。あと、「予測精度」の話にしちゃうと機械学習のパラメータたくさんある訳で、状況によりけりになっちゃいませんか?
_Victorique__

2019/03/15 15:27

クラスタリングがしたいってことに見えるんですがそうではないんですか?
natsunatsu

2019/03/15 15:47

ありがとうございます。 まず背景としてビジネス的応用を考えています。 詳しいことはお伝え出来ませんが、ビジネス応用をするに当たって様々な要因から予測精度を上げることが最優先になりました。そしてビジネス上、説明変数の取得の方に制限があるのですが、目的変数(候補)は非常にたくさん取得でき、かつ予測精度が高ければ正直この候補の中であれば目的変数は何でも良いという状況です。結果的に予測精度が高かった目的変数候補の組み合わせを後から解釈する、ということをやりたいのです。お答えになっているか分かりませんが、何かあればご質問下さい。 クラスタリングを行いたい、という訳ではなく、あくまで予測したいというのが目的です。
guest

回答1

0

愚直に総当たりで確かめたほうが手間ではないかもしれません。説明変数が固定なら、目的変数の個数だけ繰り返せばいいだけなので、それほど面倒ではないはずです。

あるいは、説明変数対目的変数の相関を総当たりで計算して上位のものについてステップワイズ法で説明変数の組み合わせを調べるというのもいいかもしれません。

投稿2019/03/16 06:11

R.Shigemori

総合スコア3376

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