Adversarial Validationを用いた特徴量選択 - u++の備忘録先日公開した「IEEE-CIS Fraud Detection」コンペの解法*1の中で、Adversarial Validationの考え方を用いた特徴量選択について何回か質問がありました。 本記事では、Adversarial Validationの考え方を用いた特徴量選択を解説します。 Adversarial Validationとは いつ使う？ 解決策 Adversarial Validationを用いた特徴量選択 CPMPさんの「Microsoft Malware Prediction」の解法 具体的なやり方 おわりに Adversarial Validationとは 以前に書いた自分の記事*2から抜粋します。 いつ使う？ TrainデータとTestデータの分布が異なる場合 → Trainデータから適切にValidationデータを作成するのが難しい → Kaggleの場合、Loca
