質問: 具体的なコードの質問ではないですが、このようなことが可能かどうか、どのような考え方であれば可能になるかが分からなかったので、質問させて頂きます。 機械学習による回帰問題を考えます。いくつかの説明変数からある特定の目的変数を予測するのが一般的な流れかと思います。 今回の質問は、逆に、目的変数を作成するための候補となる変数がいくつかあった場合に、その変数を使って、固定した説明変数から機械学習によって最も予測精度の高い目的変数を作成する、というようなことは出来ますでしょうか?という質問です。 この場合の目的変数の作成とは、目的変数の候補となる変数の組み合わせで、和、差、積、商など、複数の目的変数候補を使ったあらゆる組み合わせ数値を想定してます。 今回は説明変数が固定で、その説明変数と特定の機械学習手法を使ったときに、目的変数候補のどんな組み合わせが最も予測精度が上がるか、ということを知りたいです。いわば目的変数の最適化、という感じでしょうか。 大変分かりにくい表現なのですが、知識のある方に教えて頂けると助かります。よろしくお願いします。
回答: 愚直に総当たりで確かめたほうが手間ではないかもしれません。説明変数が固定なら、目的変数の個数だけ繰り返せばいいだけなので、それほど面倒ではないはずです。 あるいは、説明変数対目的変数の相関を総当たりで計算して上位のものについてステップワイズ法で説明変数の組み合わせを調べるというのもいいかもしれません。