#特徴量選定 のAIニュース

Fortress：時系列データ拡張と特徴量削減による検索レコメンデーションの安定化事例研究

Apple Machine Learning は、入力特徴量が出力スコアの不安定さを引き起こす問題を解決するため、一貫性のない予測に寄与する特徴量を特定・削減し、モデルの安定性と精度を高める一般フレームワーク「Fortress」を発表した。