金融リスク管理における特徴量選択の実践：ランダムフォレストとRFEの活用
金融リスク管理における特徴量選択の重要性
金融リスク管理の現場では、ユーザーの行動ログ、決済履歴、外部信用情報など、膨大な次元の特徴量を扱います。しかし、これらの中にはノイズや冗余な情報が多く含まれています。特に金融ドメインでは、モデルの予測精度だけでなく「説明可能性（Explainability）」が強く求められます。規制当局への対応や審査プロセスの透明性 ...
9月9日 09:12 投稿
奇想天外なアイデアがコードで現実になる場所
9月9日 09:12 投稿