Rによる次元削減

欠損値率、分散、相関を用いて、情報量の多い特徴量と少ない特徴量を見極める方法を学びます。続いて、これらの情報指標に基づいて特徴量を選択するためのtidymodelsのrecipeを作成する方法を紹介します。

第3章では、教師なしと教師ありの特徴量選択手法の違いを紹介します。tidymodelsのworkflowを使ったモデル構築方法を復習し、その後、lasso回帰とランダムフォレストを用いた教師ありの特徴量選択を実行します。

この最終章では、主成分がどのようにしてさまざまな特徴量から重要な情報を抽出・結合するのかを理解し、特徴量抽出の直感を磨きます。続けて、3種類の特徴量抽出—主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP—を学び、適用します。さらに、これらの特徴量抽出法をtidymodelsのモデル構築プロセスにおける前処理として活用する方法を見ていきます。