有効項目選択とは、予測モデルの入力項目群から、予測対象を予測する上で有効になる項目を選択することを指します。
データの項目数が行数よりも大量に存在し、予測モデルの精度劣化につながる可能性があるため、予測に不必要な項目を排除し、予測対象に関係がありそうな項目を選別した上で、予測モデルを作成します。
Prediction One では、データ結合において、結合後データの項目数が行数を大きく超えてしまう場合に、自動で予測に有効な追加項目の自動選択に関するメッセージが出されます。
選択対象となる項目は、関連データから追加・作成される項目に限られます。もとから予測モデル作成(学習)用データに含まれる項目は削除対象にはなりません。
予測に有効な項目の自動選択は、簡易的な予測モデルを作成して各項目の有効度を評価することで行われます。このため、すべての追加項目を使用するよりも、必ずしも精度が向上するわけではありません。
データ結合についての説明は、データ結合も参照してください。