モデルのパフォーマンス改善
モデルのパフォーマンス改善には、モデルの複雑さを適切に調整することが重要です。
特徴量が多すぎると以下の問題が発生します。
- 計算量の増加による処理時間の長期化
- 冗長な情報による過学習のリスク
- メモリ使用量の増加
特徴量選択手法
- 主成分分析
- L1正則化
を用いて重要な特徴量のみを残すことで、これらの問題を解決できます。
ユースケース
- ある企業は、機械学習モデルを用いて顧客データから購買予測を行っています。
- 過去3ヶ月で予測精度が85%から75%に低下し、1件あたりの予測処理時間も2倍に増加していることがわかりました。
↓
- 限られた計算リソースの中でモデルのパフォーマンスを改善するために、最も適切なアプローチは 「使用する特徴量を減らし、モデルの簡素化を図る」 ことです。