特徴量選択とは？初心者にもわかるデータ分析の第一歩共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

特徴量選択とは？

データ分析をするとき、特徴量と呼ばれる要素がたくさんあることがあります。特徴量選択は、その中から分析に役立つ特徴だけを選び出す作業です。目的はモデルの精度を高めつつ、計算を速くし、理解しやすい結果を作ることです。

なぜ特徴量選択が大事か

特徴量が多すぎると、モデルが学ぶべきパターンを見つけるのが難しくなります。ノイズが増え、過学習のリスクが高まります。選ばれた特徴だけを使うと、データの冗長性を減らし、結果の解釈もしやすくなります。

特徴量選択の方法

大きく分けて三つのグループがあります。フィルタ法はデータの統計的な指標を使って高速に評価します。ラッパー法は機械学習モデル自体を使って特徴量を順番に選ぶ方法で、計算コストが高い場合があります。組み込み法はモデルの学習過程の中で特徴量の重要度を決めます。例えば正則化の一種であるL1を使うと重要度の低い特徴が自動的に消えます。

able>方法説明メリットフィルタ法相関や情報利得などを使って特徴を事前に評価する計算が速く大量の特徴に適用しやすいラッパー法モデルを回して特徴量の組み合わせを探すモデルの性能と直結する最適な組み合わせを見つけやすい組み込み法学習過程で特徴量の重要度を同時に学習する最終的に使われる特徴が自然と決まるble>

手順の例

まず最初に、予測したいことをはっきりさせます。次にデータを整え、欠測値を処理します。次に適切な特徴量選択の方法を選択します。実際に数十から数百の特徴量がある場合は、まず候補を減らすところから始めると良いです。評価指標としては予測精度、再現率、F値、計算時間などを組み合わせて判断します。最後に選んだ特徴量セットでモデルを再学習し、テストデータで性能を検証します。

ここで重要なのは「目的に合わせた選択」と「過学習を避ける」ことです。特徴量選択は機械学習の土台となる作業であり、うまく使えばより良い結果につながります。

特徴量選択のよくある誤解

特徴量選択はただ数を減らすだけの作業ではありません。意味のないものを減らすだけでなく、重要な情報を維持しつつ不要なノイズを削ることが本来の目的です。適切に行えば、モデルの解釈性も高まり、実務での説明もしやすくなります。

実際の小さな例

想像してみてください。あなたが学校の成績を予測するデータを持っているとします。特徴量には勉強時間、睡眠時間、参加した課外活動の回数、ゲームの時間、家族のサポート度合いなどがあります。ゲームの時間が長いからといって必ずしも成績が悪いとは限りません。しかし、成績に強く影響する要因だけを選んで使うと、モデルはより正確に予測できるようになります。ロジックを理解する上でも、影響が大きい特徴だけを残す方が説明しやすくなります。

まとめ

特徴量選択はデータ分析の基礎的な技術の一つです。計算を軽くする、予測の精度を保つ、理解を深めるの三点を意識して取り組みましょう。少し練習を積むだけで、データの力を引き出せるようになります。

特徴量選択の同意語

特徴量選択: 機械学習において、データの特徴量（変数）から予測性能の高いものだけを選び出す手法。不要な特徴量を削除してモデルを簡潔化・精度向上を図ることが目的です。
特徴量の選択: 特徴量を選ぶ行為を指す別表現。特徴量選択と同じ意味合いで使われます。
変数選択: 入力データの変数（特徴量）を絞り込み、重要でないものを除外する手法。モデルの解釈性と性能を向上させる効果があります。
変数選択法: 変数選択を行う具体的な方法・アルゴリズムの総称。前向き選択、後向き選択、逐次選択などが含まれます。
フィーチャーセレクション: 英語の feature selection の日本語表記。特徴量の重要性に基づき不要な特徴量を排除します。
特徴量選別: 特徴量を選ぶ作業を指す別表現。重要な特徴量だけを残すという点は同じです。
特徴量絞り込み: 特徴量を絞ってデータを整理する表現。学習の安定性や計算効率の向上を目的とすることがあります。

特徴量選択の対義語・反対語

全特徴量を使用する: 特徴量選択を行わず、データセットのすべての特徴量をそのまま用いてモデルを学習する方針。次元削減を避け、不要な特徴量の削除や変換を行わない意味合い。
特徴量を削減しない: 特徴量を減らさずにすべての特徴量を保持してモデリングに用いるアプローチ。
次元削減を行わない: 元データの次元をそのまま保ち、PCAやその他の次元削減手法を使わないこと。
特徴量を全量活用する: データセット内の全ての特徴量を活用してモデルを作成・評価する考え方。
特徴量選択をしない: 特徴量の選択処理を実施せず、全特徴量を使い続ける方針。
特徴量を追加・拡張する: 既存の特徴量に加えて新しい特徴量を作成・導入し、特徴空間を拡張するアプローチ（対極の考え方として挙げる場合）。
特徴量抽出を採用する: 既存の特徴量を選ぶ代わりに、新たな特徴を抽出して表現を変換する方法を用いること。
生データのまま学習する: 前処理での特徴量選択・抽出を極力行わず、生データをそのまま用いて学習するアプローチ。

特徴量選択の共起語

特徴量: データを構成する属性・変数。分析対象となる情報の最小単位。
変数選択: 特徴量選択と同義で使われる語。分析に有用な変数だけを残す作業。
特徴量選択: データから予測に寄与する特徴量を選び、モデルの性能と解釈性を高める手法。
相関: 特徴量間の線形関係を表す指標。高い相関は冗長性を生むことがある。
相関係数: -1〜1の範囲で二変数の線形関係の強さと方向を示す値。
相関マトリクス: 複数の特徴量間の相関係数を行列状に並べた表。高相関ペアを見つけるのに使う。
ピアソン相関: 線形関係を測る代表的な相関指標。
スピアマン相関: 順位に基づく相関。非線形でも有効な指標。
多重共線性: 説明変数同士が強く相関している状態。回帰係数が不安定になる原因。
分散膨張因子（VIF）: 多重共線性を定量評価する指標。VIFが高いほど問題。
L1正則化: 係数の絶対値の和をペナルティにする正則化。ゼロにされる特徴量が増え、選択に繋がる。
Lasso: L1正則化と同義の呼称。特徴量選択を促進する手法。
L2正則化: 係数の二乗和をペナルティにする正則化。過学習の抑制に寄与するが、特徴量をゼロにはしづらい。
Ridge: L2正則化の別名。
Elastic Net: L1とL2を組み合わせた正則化。特徴量選択と安定性の両立を目指す。
フィルタ法: データの統計量に基づいて特徴量を前処理で選ぶ方法。モデルに依存しない。
Wrapper法: モデルを評価指標として特徴量の組み合わせを探索する手法。計算コストが高い。
Embedded法: 学習アルゴリズムの訓練過程で特徴量を選択する方法（例: Lassoによる選択）
前向き選択: 少しずつ特徴量を追加していく逐次探索法。
後ろ向き選択: 全特徴量から開始し、重要度が低い特徴量を順に削除する方法。
逐次特徴選択: 前向き・後ろ向きを組み合わせた探索戦略。
ステップワイズ: 前向きと後ろ向きを組み合わせた探索手法。
主成分分析（PCA）: 元の特徴量を線形結合して主成分に変換し、次元を削減する方法。
次元削減: データの情報を保ちつつ、特徴量の数を減らす総称。
重要度: モデルが各特徴量に割り当てる重要度・影響度の指標。
重要度の評価方法: 重要度を評価する具体的手法（例: モデル内の係数、Tree系の重要度、Permutation importance等）
スコア: モデル評価指標（精度、AUC、RMSE等）
クロスバリデーション: データを分割して汎化性能を評価する検証法。
欠損値処理: 欠損データを適切に扱い、特徴量選択の信頼性を保つ作業。
前処理: 標準化・正規化・欠損値補完など、特徴量を整える前処理全般。
計算コスト: 特徴量選択を実行する際の計算時間とリソースの目安。
解釈性: 選ばれた特徴量がモデルの挙動を理解しやすくする点。
再現性: 同じデータ・手法で同じ結果が得られる安定性。
データ品質: ノイズ・欠損・外れ値などデータの質が結果に影響。
ハイパーパラメータ: 特徴量選択手法の閾値や正則化係数など、調整する設定値。

特徴量選択の関連用語

特徴量選択: データセットに含まれる特徴量の中から、予測に役立つ有用な特徴だけを選び出す手法の総称。モデルの性能向上・計算コスト削減・解釈性の向上を目指します。
特徴量: データの各サンプルに対して観測される値や指標のこと。機械学習ではモデルに入力する説明変数を指します。
目的変数/ターゲット/ラベル: モデルが予測しようとする値。回帰なら連続値、分類ならクラスなど。
次元削減: 特徴量の数を減らしてデータをコンパクトに表現する手法。特徴選択は「元の特徴を選ぶ」点が特徴、特徴抽出は「新しい特徴を作る」点が特徴です。
変数選択: 特徴量を選ぶこと全般を指す言葉。特徴量選択と同義で使われることがあります。
フィルタ法: 特徴量とターゲットの統計的関連性だけを使って特徴を評価・選択する手法群。データ分割前に実施することが多いです。
ラッパー法: 機械学習モデルを使って特徴量の組み合わせを評価し、最適なセットを選ぶ手法。計算コストが高いが精度が出やすいです。
埋め込み法/Embedded法: モデルの学習過程で特徴量の重要度を得て、重要度の低い特徴を削除する手法。代表例としてL1正則化を使う手法があります。
相関: 2つの変数の関係の強さ。特徴選択では相関を指標として使うことが多いです。
多重共線性: 複数の特徴量が高く相関しており、予測に冗長な情報を与える状態。対策として特徴量の削除が有効です。
相関係数/ピアソン相関/スピアマン相関: 特徴とターゲットの関連性を数値化する指標。ピアソンは線形関係、スピアマンは順位ベースの非線形関係も捉えます。
χ²検定: カテゴリカル特徴量とターゲットの関連を評価するフィルタ法。カテゴリデータに適用します。
ANOVA/F検定: 連続特徴量とターゲットの関連を評価するフィルタ法。分類問題で使われることが多いです。
相互情報量/情報利得: 特徴量とターゲットの非線形な依存関係を測る指標。情報利得とも呼ばれます。
ReliefF: 局所近傍の情報を基に特徴量の重要度を評価するフィルタ/ラッパー寄りのアルゴリズムです。
VarianceThreshold/分散閾値: 特徴量の分散が小さく情報量の少ない特徴を削除する簡易手法。
再帰的特徴量削除 (RFE): モデルを用いて特徴量の重要度を評価し、重要度の低い特徴を順次削除していくラッパー法。
RFECV: RFEとクロスバリデーションを組み合わせ、最適な特徴数を自動で決定します。
前向き特徴選択: 新しい特徴を一つずつ追加して、パフォーマンスが最も良くなる組み合わせを探す方法。
後方特徴削除: 全特徴量から開始し、影響の小さい特徴を順に削除していく方法。
ステップワイズ法/Stepwise選択: 前向きと後方を組み合わせて、特徴を追加・削除を繰り返す手法。
全探索/Exhaustive search: 全ての特徴の組み合わせを評価して最適なセットを探す方法。ただし計算量が極めて大きいです。
SelectKBest: 統計的指標に基づき、上位K個の特徴を選ぶフィルタ法の代表的な実装名。
SelectFromModel: 学習済みモデルの重要度に基づいて特徴を選択する手法。
L1正則化/ラッソ: L1ペナルティにより係数が0になる特徴を自動的に排除。高次元データで有効です。
ElasticNet: L1とL2を組み合わせた正則化。特徴選択と安定性の両立を狙います。
非ゼロ係数の閾値: モデルの係数が一定値以下の特徴を削除する方法。
決定木系の特徴重要度: 決定木・ランダムフォレスト・勾配ブースティングなどの学習過程で算出される特徴の重要度。
RandomForest特徴量重要度: ランダムフォレストで各特徴が予測に寄与した度合いを示す指標。
Gradient Boosting/ XGBoost特徴量重要度: 勾配ブースティング系モデルでの重要度指標。
Permutation Importance/置換重要度: 特徴量をシャッフルしてモデル性能の低下を観測し、重要度を評価する方法。
SHAP値/SHAP: 各特徴量が予測値へどのように寄与しているかを個別に分解・解釈する手法。
データ前処理: 欠損値処理、スケーリング、エンコーディングなど、特徴選択前の準備作業。
スケーリング/標準化: 特徴量のスケールを揃える処理。距離計算や正則化に影響します。
One-hot encoding/カテゴリカル特徴量の扱い: カテゴリカル変数を0/1のベクトルに変換する一般的手法。高次元化のリスクにも注意。
欠損値処理: 欠損データを埋める・推定する処理。特徴選択の前処理として重要です。
クロスバリデーション/交差検証: データを複数の折りに分けて評価する手法。モデルの一般化性能を測る基礎。
データリーク回避: トレーニングデータの情報をテストデータに漏らさないようにする配慮。特徴選択の際も要注意。
解釈性/Explainability: 選択された特徴が予測値にどう影響しているかを説明可能にする性質。
特徴量の冗長性削除: 相関の高い特徴を整理して情報の重複を減らす作業。
特徴エンジニアリング vs 特徴選択の違い: エンジニアリングは新規特徴を作る作業、選択は既存特徴の中から有用なものを残す作業。
PCA/特徴抽出との違い: PCAなどは特徴を新たに作り出す「特徴抽出」であり、特徴選択は元の特徴を選ぶ点が異なります。