回答編集履歴
1
一部修正
test
CHANGED
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@@ -1,8 +1,10 @@
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株価予測の難しさ等は
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株価予測の難しさ等はfourteenlength様で言及されていますので、質問者様の疑問点に直接回答します。
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機械学習では、**無関係な特徴量を追加すると精度が落ちるのが、むしろ一般的**です。
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機械学習では、**無関係な特徴量を追加すると精度が落ちるのが、むしろ一般的**です。理由としては、quickquip様の解説通りの次元の呪いが働いています。つまり、無関係な（すなわち探索が行き来しても無駄な）次元が増えてしまうと、無関係な局所最適値がたくさんできてしまい、全体最適値に近づく可能性が減ってしまうのです。
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無関係な特徴量を追加しても精度が落ちにくいアルゴリズムは「特殊」な部類であり、そのように特徴を表現しています。
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