お世話になります。
プロジェクトの特徴量有用性について、
有用性にマイナスがついた場合の対応として、精度を向上させる対応として正しい対応は下記のいずれになりますでしょうか?
1. 有用性がマイナスのデータを除去
2. 有用性がマイナスのデータを加工して使用
→ 特徴量が負の相関関係の場合
また、予測時のモデルの特徴量のインパクトについて、
インパクト値にマイナスがついた場合の対応として、精度を向上させる対応として正しい対応は下記のいずれになりますでしょうか?
1. インパクト値がマイナスのデータを除去
2. インパクト値がマイナスのデータを加工して使用
→ 特徴量が負の相関関係の場合
ご教授いただければ幸いです。
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プロジェクトの特徴量有用性について、
有用性にマイナスがついた場合の対応として、精度を向上させる対応として正しい対応は下記のいずれになりますでしょうか?1. 有用性がマイナスのデータを除去
2. 有用性がマイナスのデータを加工して使用
→ 特徴量が負の相関関係の場合
また、予測時のモデルの特徴量のインパクトについて、
インパクト値にマイナスがついた場合の対応として、精度を向上させる対応として正しい対応は下記のいずれになりますでしょうか?1. インパクト値がマイナスのデータを除去
2. インパクト値がマイナスのデータを加工して使用
→ 特徴量が負の相関関係の場合
ご教授いただければ幸いです。
ご回答いただきまして誠にありがとうございます。
複数のモデルで共通してインパクトがマイナスとなっている特徴量について、
削減を検討したいと思います。
大変参考となりました。
ありがとうございました。