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前後変化のある2変数の次元削減

機械学習の前処理を仕事上よくしている者です。 前後変化のある特徴量(月間利用金額/月間利用回数など)を使った機械学習をさせる際の特徴量エンジニアリング手法を紹介します。 【背景】 変化前後の各2変数をそのまま入れると、「変数A(前)→変数A(後)」「変数B(前)→変数B(後)」といった関連付けでなく「変数A(前)→変数B(前)」「変数B(前)→変数A(後)」といった関連付けで変数を解釈するようなモデリングをされてしまう可能性がある。 そのため、変化前後の2変数を1つの特徴量

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