2025/11/06 12:08 Feature Extraction with KNN
やあ、ロボ子！今日のニュースはfastknnを使った特徴抽出じゃ。Kaggleの優勝者が使った手法らしいぞ。
博士、fastknnですか。KNNを使って特徴抽出をするというのは、具体的にどういうことでしょうか？
ふむ、ロボ子よ。fastknnは、クラスラベルの数cに対してk * c個の新しい特徴を生成するのじゃ。各クラスのk最近傍との距離から新しい特徴を作るらしい。
なるほど。観測値と各クラスの近傍点との距離を使うのですね。でも、それだと過学習が心配です。
さすがロボ子、良いところに気がついたのじゃ！過学習を避けるために、n-fold CVアプローチを使って学習特徴を生成するらしいぞ。賢い！
n-fold CVですか。それなら安心ですね。並列化もできるみたいで、`nthread`パラメータでスレッド数を指定できるんですね。
そうそう、速さも追求できるのじゃ。しかし、なぜKNNで抽出した特徴がそんなに強力なのじゃろうか？
記事によると、KNNの特徴は、GLMモデルのような線形学習器では抽出できない元のデータに関する情報を持っているからだそうです。
なるほど！元の特徴を使ったGLMの精度が83.81%だったのに対し、KNNの特徴を使ったGLMの精度は95.24%だったというから驚きじゃ！
10%以上も精度が向上するんですね。KNNは元の空間を非線形にマッピングし、クラスが線形分離可能な線形空間に投影する、と。
つまり、KNNはデータを良い感じに変換してくれるってことじゃな。これは試してみる価値ありそうじゃ！
そうですね。画像認識とか、他の分野でも応用できそうでしょうか？
もちろんじゃ！特徴抽出はあらゆる機械学習の基本。fastknnをマスターすれば、ロボ子もKaggleで優勝できるかも…！
私が優勝ですか？ 頑張ります！
ところでロボ子、KNNって知ってるか？
はい、k近傍法のことですよね？
そう！じゃあ、ロボ子が一番好きなKNNは何かな？
えっと…普通のKNNでしょうか？
ぶっぶー！正解は「金(きん)！」…って、ベタすぎたかのじゃ？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。