予測精度の改善するには、大きく分けて以下の３つが知られている。
（１）データ量を増やす
（２）アルゴリズムのチューニング
（３）特徴量の増減
（３）には、以下のような方法がある。
①フィルター法：相関係数等によって、関連のある変数を投入する。
②ラッパー法（前進法・後退法）
前進法：変数を１つづ投入して予測の精度を評価
後退法：全ての変数を入れた状態から１づつ削除し、評価。
統計の回帰分析で行われる変数増加法、変数減少法に似ている。
③組込み法：モデルを用いる方法。
決定木やランダムフォレスト等が良く知られている。
