Boruta

機械学習における説明変数の選択にSHAPを使用してみた。SHAPは通常説明変数の寄与度を表すために使用されることが多いが、重要度の大きいものを選択することができる。Borutaと組合せて使用して、今回のアヤメのデータでは残念ながら大きな効果は得られなかった。

機械学習において目的変数と説明変数より妥当なモデルを作成する。このとき説明変数を多く集めてその中から有効なものを選択する必要がある。その方法としてBorutaが提案されている。今回これに加えてSHAPで変数選択する方法を考えてみた。