特徴量重要度とは？初心者向けガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

特徴量重要度とは？初心者にもわかる基本

特徴量重要度とは機械学習の世界で入力データの各特徴量が予測結果にどれだけ影響を与えるかを示す指標です。重要性の高い特徴量はモデルの判断根拠になり、データの改善や解釈性の向上につながります。

なぜ特徴量重要度を知るのか

モデルを使うとき、すべての特徴量が等しく影響するわけではありません。どの特徴量が最も影響しているかを知ることで、データの前処理を絞り込み、学習を速く安定させることができます。

代表的な手法

以下は代表的な特徴量重要度の計算方法です。

手法	説明
決定木系モデルの重要度	木の分岐に使われた特徴量の影響の大きさを示します。
Permutation importance	モデルの予測性能を再計算する際に、特徴量をシャッフルして影響を測ります。
SHAP	各特徴量が予測値にどれだけ寄与したかを個々のデータ点ごとに可視化します。

使い方の実例

例えば住宅価格を予測するモデルを作る場合、特徴量には部屋の数、坪数、場所、築年数などがあります。特徴量重要度が高いのは通常坪数や場所といった要素です。この情報を使い、データを整理したり、モデルを再設計したりします。

ステップ1: データを前処理して欠損を減らす。
ステップ2: モデルを学習し、特徴量重要度を計算する。
ステップ3: 重要度の低い特徴量を削除して再学習する。

注意点

重要度はモデルとデータに依存します。異なるアルゴリズムや異なるデータで結果が変わることがあるため、複数の手法を使って検証しましょう。

まとめ

特徴量重要度を理解することで、どの情報が予測を動かしているかを直感的に把握できます。初心者でも、基本的な手法と注意点を知っていれば、データ分析の第一歩として役立ちます。

例	値
坪数	0.42
場所	0.28
築年数	0.15
その他	0.15

特徴量重要度の同意語

特徴量重要度: モデルが予測結果を説明する際に、各特徴量がどれくらい影響しているかを示す指標。数値が大きいほど、その特徴量の影響が大きいことを意味します。
特徴量の寄与度: 各特徴量が予測値に対してどれだけ寄与したかを示す指標。正の寄与は予測値を高め、負の寄与は低める方向に働きます。
寄与度（特徴量寄与度）: 特徴量が予測値へ寄与した量の指標。複数の特徴量の寄与を合計して予測値を構成する考え方です。
変数重要度: モデルが予測における各変数の影響の大きさを示す指標。重要度が高いほど予測に強く影響します。
変数寄与度: 変数が予測値へ与えた寄与の大きさを表す指標。正負で寄与の方向を示すことがあります。
フィーチャー重要度: feature という英語語彙を用いた表現。特徴量の重要度と同義です。
フィーチャー寄与度: フィーチャー（特徴量）が予測値へ寄与した量を表す指標。正負で寄与の方向を示すことがあります。
重要度スコア: 特徴量の重要度を数値で表したスコア。値が大きいほどモデルでの重要性が高いと判断されます。
特徴量影響度: 特徴量が予測結果へ及ぼす影響の大きさを示す指標。

特徴量重要度の対義語・反対語

特徴量重要度が高い: その特徴量が予測結果に対して大きな寄与を持つ、重要度が高い状態を指す。
高い特徴量重要度: 特徴量の重要度が非常に高いことを意味する表現。最も影響力の大きい特徴量として扱われることが多い。
特徴量重要性が高い: その特徴量がモデルの予測に強い影響を与えることを表す言い方。
高重要度の特徴量: 重要度が高い特徴量のこと。寄与度が大きい特徴量を指す。
特徴量の影響度が高い: その特徴量が予測結果へ与える影響が大きい状態を示す。
影響度の高い特徴量: 影響力が大きい特徴量。予測に対する寄与が大きいことを表す。
有意性が高い特徴量: 統計的に有意な寄与を持つ特徴量。モデルの説明力が高い指標として使われる場合がある。
情報量が多い特徴量: モデルが利用できる情報量が多く、予測精度に強く寄与する特徴量を指す。

特徴量重要度の共起語

特徴量重要度: 特徴量が予測値へ寄与する程度を数値で表した指標。全体の中でどの特徴量が重要かを比較するために使う。
SHAP値: Shapley値に基づく局所的な寄与度の分解。各特徴量が個別の予測にどれだけ貢献したかを示す指標。
Permutation重要度: 特徴量の値をシャッフルしてモデル性能の低下を測ることで寄与度を評価する手法。
情報利得: 情報理論に基づく指標。特徴量が予測に提供する情報量の増加を表す。
平均不純度減少: 決定木系モデルで、分割時に不純度がどれだけ減少したかの総和として算出される重要度。
Gini重要度: 決定木系で、Gini不純度の減少量を足し合わせて算出する特徴量の重要度。
平均精度低下量: Mean Decrease Accuracy の日本語表記。特徴量をシャッフルして精度の低下量を測る重要度指標。
係数: 線形モデルにおける各特徴量の重み。正負の符号で寄与の方向を示す。
係数の絶対値: 回帰系モデルで重要度を直感的に比較する際に用いる指標。
L1正則化: L1 正則化により不要な特徴量の係数をゼロにして重要度が自然に判別される。
L2正則化: 係数を縮小させる正則化。重要度の解釈に影響する場合がある。
特徴量選択: 重要度を基に使う特徴量を絞るプロセス。
変数重要度: 変数（特徴量）の重要性を示す一般的な表現。
重要度ランキング: 特徴量を重要度の高い順に並べた結果。
局所解釈: 個々の予測を特徴量ごとに解釈する考え方。SHAP/LIME などが使われる。
グローバル解釈: モデル全体の挙動を解釈する視点。
PDP (部分依存プロット): 特定の特徴量を変えたときの予測値の平均的な変化を可視化する手法。
部分依存プロット: PDPの日本語表記。
XGBoost: 勾配ブースティング系の代表的実装。特徴量重要度の算出にも使われる。
ランダムフォレスト: 複数の決定木を組み合わせたモデル。特徴量重要度の指標が出力される。
勾配ブースティング: XGBoost以外にもLightGBM等。重要度を算出できる。
決定木: 木構造モデル。分割基準に応じた特徴量重要度が算出される基本モデル。
共線性: 特徴量間の高い相関。重要度の解釈に影響する点に注意。
前処理: スケーリングや欠損値処理など、重要度評価に影響を与える準備作業。
スケーリング: 特徴量のスケールを揃える処理。モデルの学習と解釈に影響することがある。
相関と重要度の違い: 相関が単純な線形関係を示すのに対し、重要度はモデルの寄与度を示す指標である点を区別する表現。

特徴量重要度の関連用語

特徴量重要度: モデルが予測に対して各特徴量が寄与する程度を数値化した指標。全体の重要度をランキングするのに使います。
置換重要度: 各特徴量をデータの値だけをシャッフルして、モデルの予測精度がどれだけ低下するかで評価する方法。値が大きいほど影響が大きいと判断します。
不純度減少 (MDI: Mean Decrease in Impurity): 決定木が分割を行う際、不純度をどれだけ減少させたかを特徴量ごとに合計して算出する指標。木系モデルの標準的な重要度です。
Gini重要度: 不純度減少の総和に基づく重要度の一種。Gini不純度の減少量を特徴量ごとに合計します。
エントロピー重要度: エントロピーの減少量を用いて特徴量の重要度を評価する方法。情報量の観点から判断します。
ゲイン (Gain): 分割によって得られる損失の減少量を示す指標。XGBoostやLightGBMなどで用いられます。
カバー: 分割に関与したサンプル数。どれだけデータがその分割に影響を受けたかを示します。
頻度: 特徴量が分割に使われた回数。頻繁に使われるほど重要度が高いとみなされやすいです。
SHAP値: 各特徴量が予測値にどの程度寄与しているかを個別に分解して示す指標。Explainable AIの代表的手法の一つです。
SHAP平均絶対寄与 (Mean Absolute SHAP): 全データでのSHAP値の絶対値の平均。全体的な重要度の目安になります。
LIME: 局所的に解釈可能なモデルを用いて、個々の予測理由を説明する手法。モデル-agnosticな解釈手段です。
部分依存プロット (PDP): 特定の特徴量と予測の平均的な関係を可視化する手法。特徴量の影響を直感的に把握できます。
個別条件期待値 (ICE): 各サンプルごとに特徴量と予測の関係を描く可視化手法。個体差を確認できます。
係数の絶対値 (線形モデルの重要度): 線形回帰などで、回帰係数の絶対値が大きいほどその特徴量の影響が大きいと解釈する方法。正則化の影響には注意が必要です。
特徴量選択: 重要度を基準に特徴量を選別・削除して、モデルを簡潔化するプロセス。
Explainability / Interpretability: モデルの判断を人が理解できるようにする性質。解釈性の向上を目的とします。
標準化・正則化の影響: 特徴量のスケーリング（標準化）や正則化（L1/L2）が、係数や重要度の見え方に影響を与える点。
入力特徴量 / 説明変数: モデルに投入される観測値としての特徴データの総称。