相互情報量は、特に複雑で非線形な関係を扱う際に、効果的な予測変数を特定するための強力なツールです。他の手法では見落とされがちな依存関係を明らかにできるため、このような複雑な関係を活用できるモデルにとって特に有用です。この記事では、Hanchuan Peng、Fuhui Long、Chris Dingによる研究論文「Feature Selection Based on Mutual Information:Criteria of Max-Dependency, Max-Relevance, andMin-Redundancy」で提案されたアルゴリズムに着目し、特徴量選択における相互情報量の応用について考察します。
新しい記事「段階的特徴量選択の基準としての相互情報量」はパブリッシュされました:
相互情報量は、特に複雑で非線形な関係を扱う際に、効果的な予測変数を特定するための強力なツールです。他の手法では見落とされがちな依存関係を明らかにできるため、このような複雑な関係を活用できるモデルにとって特に有用です。この記事では、Hanchuan Peng、Fuhui Long、Chris Dingによる研究論文「Feature Selection Based on Mutual Information:Criteria of Max-Dependency, Max-Relevance, andMin-Redundancy」で提案されたアルゴリズムに着目し、特徴量選択における相互情報量の応用について考察します。
まず、連続変数における相互情報量の推定方法を説明し、その後、特徴量選択のプロセスについて詳しく解説します。最後に、合成データセットと実データセットの両方を用いた例を通じて、本アルゴリズムの有効性を示します。
作者: Francis Dube