特徴エンジニアリングは、機械学習モデルが正確に予測できるようにするために、生データを有用な特徴に変換するプロセスです。この手法には、特徴量の作成、変換、削減が含まれます。たとえば、時系列データからトレンドや季節性を抽出するなどが挙げられます。
目次
重要性
特徴エンジニアリングは、モデルの性能向上に直結する重要な工程です。適切な特徴を選択することで、単純なモデルでも高精度な予測が可能になります。この技術は、ビジネスや医療、製造など、さまざまな分野でのAIの実用化に欠かせません。
用語の使われ方
特徴エンジニアリングを実施するには、データの分析と前処理を行い、有用な特徴量を抽出します。具体的には、欠損値の補完、スケーリング、エンコーディングなどの手法を使用します。Pythonでは、PandasやScikit-learnが主要なツールとして利用されます。また、専門的なドメイン知識を活用することで、さらに効果的な特徴量を設計できます。
