決定木系アルゴリズムはなぜ特徴量同士の四則演算を明示的に入れる必要があるか（実験編）｜CO-WRITE

どうも、最近SmartnewsでAIのニュースばかり見ていたら、歌手のAIさんの記事がレコメンドされてきた分析官の岡部です。 この記事では、決定木系アルゴリズムを使用するとき、特徴量同士の四則演算が有用となるケースがあることを、簡単な実験で確認しました。 その結果をまとめていきます。 事の発端 Kagglerに人気のGBDTをはじめとした決定木系のアルゴリズムは非常に強力で、 弊社の製品である自動機械学習ツールForecastFlowでも採用しています。 さて、入社まもないあるとき、そのForecastFlowに突っ込むデータセットを用意していると上司の方から、「この特徴量とこの特徴量の足し算は効きそうだね」と言われ、？？？となりました。 （え？足し算って、、、情報増えてないから、全く意味ないんじゃないの？？？） などと思ったんですね。 あれから時は経ち、数多のモデルを作っていくうちにだん