特徴量エンジニアリング（とくちょうりょうえんじにありんぐ）

特徴量エンジニアリングとは、機械学習の前処理段階で行うデータ加工の作業を指します。この工程で、元データから有用な情報を抽出し、アルゴリズムが扱いやすい形に変換します。入力データの質が機械学習モデルの性能を大きく左右するため、適切な特徴量を選ぶことが重要視されています。

関連用語と表現

特徴量エンジニアリングには、目的に応じて様々な手法が存在します。単純な例としては、カテゴリデータの数値化や、欠損値の補完、外れ値の除去などが挙げられます。より高度な手法では、主成分分析による次元削減や、特徴量の組み合わせ、相互作用の導入なども行われます。

データの質が機械学習の精度を大きく左右するため、特徴量エンジニアリングは極めて重要なプロセスです。ただし、作業自体は試行錯誤を伴うケースが多く、経験とスキルが問われる分野でもあります。モデリングと並ぶ、データサイエンティストの中核的な能力として認識されています。

「特徴量エンジニアリング」の具体例

特徴量エンジニアリングは、機械学習プロセスの土台となる重要な作業です。近年ではデータ量の増加に伴い、自動で最適な特徴量を見つけ出す手法の研究も進められています。今後、より高度な特徴量エンジニアリング手法が開発されることで、機械学習の更なる発展が期待できます。