特徴量のインパクト

機械学習での特徴量のインパクトとは

機械学習アプリケーションで、特徴量のインパクトは、データセット内のどの特徴量（「列」または「入力」とも呼ばれます）が機械学習モデルの結果に最大の影響を与えるかを明らかにします。

さまざまな機械学習アルゴリズムでは、そのプロパティに基づいて、データセット内の異なる特徴量が重視されます。たとえば、強い線形トレンドを持つ（つまり一定の率で増減する）特徴量は、回帰などの線形ベースの手法に大きく影響しますが、線形ベースでない手法ではデータ内のより複雑な関係が活用されます。データサイエンスのエキスパートは、モデルの精度と適応性の向上に対して意味を持つ特徴量を調査するために、さまざまなテクニックを適用します。

特徴量のインパクトが重要である理由

ビッグデータの時代になり、現代のデータセットのサイズと次元数は非常に大きくなっています。分析でどの情報が最も重要かを評価すれば、アナリストやビジネスプロフェッショナルは最も重要な要素に注力することができるため、時間とリソースを節約できます。さらに、機械学習モデルの結果の基本的な要素を識別することで、データソースの品質を確認できます。たとえば、組織が機械学習と人工知能（AI）のイニシアチブでサードバーティのデータに高額の使用料を支払っていても、そのうちのどのデータも有用でないことが特徴量のインパクト分析によって示された場合、数千ドルを節約できます。

従来、特徴量のインパクトに使用できたのは特定の機械学習アルゴリズムのみであり、その他は「ブラックボックス」すぎます。どの特徴量が結果になぜどのように到達したかに関するインサイトは一切与えられません。このため、データセットに一部の特徴量を含めなかった理由を正当化することが困難で、特に保険や医療などの規制の厳しい業界で問題になります。また、特徴量のインパクトは、モデルの精度を高める最善の方法の 1 つである特徴量の選択と、非常に精度の低いモデルを回避する最善の方法の 1 つであるターゲット漏えいの特定の両方で使用されます。1 つの特徴量がモデルの結果にきわめて大きな影響を与えている場合、それはデータセットにターゲット漏えいがあるという主な兆候であり、さらなる分析が必要です。

特徴量のインパクト + DataRobot

DataRobot の自動機械学習プラットフォームでは、プラットフォーム内で構築された機械学習アルゴリズムに対してどの特徴量が重要かが明らかになるため、ブラックボックスの問題がなくなります。ボタンをクリックするだけで、順列の重要度を使用して特長量のインパクトを推定します。つまり、モデルに依存せず、どの手法を使用する場合でも、その複雑度にかかわりなく計算できます。そのため、ユーザーは非常に高度な機械学習アルゴリズムを活用すると同時に、価値の獲得を犠牲にすることなく、人間が容易に解釈可能なモデルにすることができます。