特徴量選択

このパネルは、目的が「対象の予測」となっている場合にのみ有効化されます。特徴量選択のオプションを要求および指定できます。デフォルトでは、すべての特徴量が特徴量選択用に考慮されていますが、オプションで、特徴量のサブセットを選択してモデル内に適用することができます。

特徴量選択の実行: 特徴量選択のオプションを有効にします。

• 強制投入法 : このボックスの隣にあるフィールド・ピッカー・ボタンをクリックして、モデルに強制する変数を選択します。

停止基準: 各ステップで、モデルへの追加により誤差が最も小さくなる (カテゴリー型対象の誤差率および連続型対象の誤差の平方和として 計算) 変数がモデル・セットに選択すると見なされます。変数増加法は、指定された条件を満たすまで続行します。

• 指定した数の変数を選択したときに停止。 アルゴリズムでは、モデルに強制的に投入された変数に加え、固定数の変数を追加します。正の整数を指定してください。選択する数値を減らすと、より節約的なモデルが作成され、重要な変数が欠損するというリスクがあります。選択する数値を増やすと、すべての重要な変数を取得しますが、モデル誤差が増加する変数を追加するというリスクがあります。
• 絶対誤差率の変化が最小値以下となった場合に停止。 絶対誤差比の変化量が、これ以上変数を追加してもモデルが改善されないことを示す場合、アルゴリズムは停止します。正の数値を指定してください。変化の最小値を減少させると、より多くの変数を追加しますが、モデルに多くの値を追加しない変数を追加してしまうというリスクがあります。最小変化量の値を大きくすると、より多くの変数を除外しますが、モデルに重要な変数を失うというリスクがあります。最小変化量の「最適な」値は、データおよびアプリケーションによって異なります。どの特徴量が最も重要か評価する方法については、出力の特徴量選択エラー・ログを参照してください。 詳しくは、予測値選択エラー・ログ (最近傍分析)のトピックを参照してください。