特徴選択

特徴選択（とくちょうせんたく、英: feature selection）とは、機械学習と統計学の用語であり、頑健な学習モデルの構築のため、特徴集合のうち意味のある部分集合だけを選択する手法のことを指す。特徴量選択、変数選択、特徴削減、属性選択、素性選択、変数部分集合選択などとも呼ばれる。生物学の文脈では、DNAマイクロアレイの実験に基づいて影響力のある遺伝子を検出する手法を指す場合もある。不要で冗長な特徴量をデータから除去することによって、特徴選択は学習モデルを次の点で改善する： * 次元の呪いの効果を緩和する。 * 汎化性能を向上させる。 * 学習を高速化する。 * モデルの可読性を改善する。 特徴選択を行うと、データのうちどの特徴量が重要でありどのようにそれらが関係しているかなどといった点について、人間が理解しやすくなるという効果もある。