IT 機械学習における変数選択手法：BorutaShapを試してみた
機械学習による回帰性能を向上させるためには、説明変数(特徴量)を適切に選択する必要がある。これを自動化したライブラリとしてBorutaが知られている。今回、Borutaのアルゴリズムを用いてShapley Valueで説明変数を選択するBorutaShapというライブラリが公開されているため、試してみた。使う上で幾つか修正が必要であった。動かした感想としてはBorutaよりも少し優秀かもしれない、しかし計算時間はBorutaよりも掛かる、という結果であった。説明変数の数が少ないと計算時間が気にならないので有効かもしれない。