・以前に記載した通り、機械学習では、無駄な特徴量は捨てるか省くかした方が良い。
・Random Forestで特徴量の大切さ（寄与度？）を算出する手法がないかと調べてみたところ、Random Forest Learnerノードの真ん中の出力ポートAttribute Statisticsを利用する手法を見つけたので、メモしておく。
・なお、出典は以下。
のETLの"Seven Techniques for Data Dimensionality Reduction (2015)"のPDF中の記載（以下）。
・実際に算出してみた（下図）。
・ワークフローは、先日のRandom Forest分類のフローにMath Formula以降をくっつけて作成した。Math Formulaは、参考通り、SplitsをCandidateで除して足し算した。
・Sorterでランキングし、RowIDで特徴量名を抽出し、Bar ChartでScoreを描画した。
・SeptalWidthのモデルへの寄与が比較的小さいと推察された。Irisデータセットは特徴量が少ないので、削る意味があるか微妙だが、特徴量が多い場合は削ることも加味したい。
終わり。
