1.
Randomforestで高次元の変数重要度を見る
Janitza, S., Celik, E., & Boulesteix, A. L. (2015).
A computaAonally fast variable importance test for random forests for high-dimensional data.
20161127: Japan.R LT @Yahoo!: TwiTer: @siero5335

2.
機械学習で重要な課題といえば？
特徴量の抽出！
特にデータが高次元の場合、
どれが重要な特徴量なのかわかりにくい

3.
機械学習で重要な課題といえば？
特徴量の抽出！
特にデータが高次元の場合、
どれが重要な特徴量なのかわかりにくい
特徴量抽出についての参考資料
hTp://www.slideshare.net/Keiku322/r48rtokyor hTp://www.slideshare.net/sercantahaahi/feature-
selecAon-with-r-in-jp
XgboostのGBDT feature, FeatureHashing詳細 RFのジニ係数から特徴選択

4.
機械学習で重要な課題といえば？
特徴量の抽出！
特にデータが高次元の場合、
どれが重要な特徴量なのかわかりにくい
特徴量抽出についての参考資料
RFだとGini係数あるいはpermutaAonから出す変数重要度
があるが今回はpermutaAonの変数重要度に基づいた手法
hTp://www.slideshare.net/Keiku322/r48rtokyor hTp://www.slideshare.net/sercantahaahi/feature-
selecAon-with-r-in-jp
XgboostのGBDT feature, FeatureHashing詳細 RFのジニ係数から特徴選択

5.
変数重要度の分布を計算できれば仮説検定もできるはず
Randomforestで高次元の変数重要度を見る
Janitza, S., Celik, E., & Boulesteix, A. L. (2015).
A computaAonally fast variable importance test for random forests for high-dimensional data.

6.
どうやって使うの？
hTps://cran.r-project.org/web/packages/vita/index.html
randomforestとvita packageを組み合わせて使うのが普通だが、
ranger内に関数が用意されてて早くて楽なので今回はそっちを使う

7.
どうやって使うの？rangerのすがた
library(ranger) # > version 0.5.0
library(mlbench)
data(Sonar, package="mlbench")
Sonar[,61] = as.numeric(Sonar[,61])-1
Sonar <- as.data.frame(Sonar)
testRF <- ranger(Class ~ ., data = Sonar, mtry = 5, importance =
"permutaAon")

8.
どうやって使うの？rangerのすがた
library(ranger) # > version 0.5.0
library(mlbench)
data(Sonar, package="mlbench")
Sonar[,61] = as.numeric(Sonar[,61])-1
Sonar <- as.data.frame(Sonar)
testRF <- ranger(Class ~ ., data = Sonar, mtry = 5, importance =
"permutaAon")
importance_pvalues(testRF, method = "janitza", conf.level = 0.95)
importanceが信頼区間,
p-value付きででてくる

9.
どうやって使うの？caretのすがた
library(ranger)
library(caret)
library(mlbench)
data(Sonar, package="mlbench")
train.x = data.matrix(Sonar[train.ind, 1:60])
train.y = Sonar[train.ind, 61]
tr = trainControl(method = "repeatedcv”, number = 5, repeats = 5)
grid = expand.grid(mtry = 1:20)
set.seed(71)
ranger_fit = train(train.x, train.y, method = "ranger",
tuneGrid = grid, trControl=tr, importance = "permutaAon")
importance_pvalues(ranger_fit$finalModel, method = "janitza",
conf.level = 0.95)

10.
おおまかなしくみ
VIj: 変数Xjの変数重要度, 0以上であれば判別に寄与してる
（Xjを使うより、Xjの独立したコピーであるXj*を使ったほうが
誤分類率が高い）
通常であれば下記のように、OOBから変数重要度を求める

11.
おおまかなしくみ
Hold-outなら2個, CVならk個のモデルをつくり、
それぞれのモデルにおける変数重要度を求めることもできる
Slを使って算出
Holdout K-fold CV
（目的変数がカテゴリの場合）

12.
おおまかなしくみ
Hold-outなら2個, CVならk個のモデルをつくり、
それぞれのモデルにおける変数重要度を求めることもできる
Slを使って算出
Holdout K-fold CV
（目的変数がカテゴリの場合）
今回はこっちを使う Vita packageだと
kも指定できる

13.
おおまかなしくみ
1. 元データをランダムに半分こ
2. 下記の感じでF^
0を算出する
3. p-valueを より算出
例: 変数重要度が負のやつ全て
例: 変数重要度が0のやつ全て
例: 変数重要度が負のモノすべて
に-1を掛けた値
: empirical cumulaAve distribuAon funcAon
馴染み深いp-valueが出てくるので
カットオフラインがわかりやすい

14.
どうでもいいこと
著者はメディカルインフォマティクス畑の人
D論が出てるので熱心な方は以下参照（今年の？
hTps://edoc.ub.uni-muenchen.de/19671/1/Janitza_Silke.pdf

15.
Enjoy feature selecAon !

16.
どうやって使うの？vitaのすがた
hTps://cran.r-project.org/web/packages/vita/index.html
randomforestとvita packageを組み合わせて使うのが普通だが、
ranger内に関数が用意されてて早くて楽なので今回はそっちを使う
Vita packageの場合の使い方
cv_vi = CVPVI(X,y,k = 2,mtry = 3,
ntree = 1000,ncores = 4)
cv_p = NTA(cv_vi$cv_varim)
summary(cv_p,pless = 0.1)
cl.rf = randomForest(X,y,mtry = 3,ntree =
500, importance = TRUE)
pvi_p = NTA(importance(cl.rf, type=1,
scale=FALSE))
summary(pvi_p)
または