質問編集履歴
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図を追加しました
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File without changes
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@@ -33,3 +33,7 @@
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アンサンブルとかで最終的に結合
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→特徴量が多い場合や、場合分けが多い場合、条件毎にモデルが増えてしまう。
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+
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少し説明文を変更しました。
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@@ -1 +1 @@
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線形回帰によるモデル予測時の特徴量の考え方
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+
し線形回帰によるモデル予測時の特徴量の考え方
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@@ -6,23 +6,25 @@
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6
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【実現したいこと】
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・機械学習において1つの予測モデルの中で、場合により特徴量が有効なケースと
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無効なケースがあり、分けて学習させる。
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+
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【例題】
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・天候による消費行動の予測(百貨店での売上予測)
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・特徴量に天気(晴れ、雨、くもり)や降水量(〇mm等)がある
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・学習モデルは線形モデルを想定
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+
・「降水量」について「雨」の日には有効な特徴量となるが、晴れの日には機能しない。
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→このまま学習させると、晴れの日に降水量0mmが学習され降水量という特徴量が
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【悩み】
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・「降水量」という要素を上手に学習させたい。降水量は「雨」の日に
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現れる要素であり、晴れの日には関係無い。
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このまま学習させると、晴れの日に降水量0mmが学習され
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うまく学習できない。
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@@ -30,4 +32,4 @@
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アンサンブルとかで最終的に結合
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→
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→特徴量が多い場合や、場合分けが多い場合、条件毎にモデルが増えてしまう。
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