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コース説明
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
次元削減の基礎
大規模データをシンプルにする準備をしましょう。情報とは何か、特徴量の重要度の評価方法、そして情報量の少ない特徴量の見つけ方を練習します。章の終わりには、次元削減の2つのアプローチである特徴量選択と特徴量抽出の違いを理解できます。
2
特徴量重要度のための特徴量選択
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。
3
モデル性能のための特徴量選択
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。
4
特徴量抽出とモデル性能
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。
R
Rによる次元削減
コース修了
