変数選択

変数選択は、モデルの予測能力に最も貢献する候補変数のサブセットを特定することを目指す統計的手法および機械学習手法です。その主な目的は、モデルの解釈可能性と予測精度を向上させ、過学習や計算コストを低減することです。変数の組み合わせを最適化することで、変数選択はモデルの汎化性能と安定性を高めることができます。この手法はデータマイニング、バイオインフォマティクス、金融分析など幅広い分野で広く応用されており、効率的で信頼性の高い予測モデルの構築において重要な役割を果たしています。