フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）とは、機械学習モデルの性能を向上させるために、生データから適切な特徴量（フィーチャー）を抽出・選択・作成するプロセスです。特徴量は、モデルがデータを学習し、予測を行う際に用いる重要な要素であり、フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）はモデルの精度に大きな影響を与えます。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）の主な手法には以下のものがあります。

1. 特徴量の選択：重要な特徴量を選び出し、不要なものを削除するプロセスです。これにより、モデルの複雑さを減らし、過学習を防ぎます。
2. 特徴量の変換：生データを機械学習モデルが理解しやすい形に変換することです。例えば、ログ変換や標準化、正規化などがこれに該当します。
3. 新しい特徴量の作成：既存の特徴量を組み合わせたり、計算したりして、新しい特徴量を生成することです。例えば、売上データから売上増加率を計算するなどの手法があります。
4. 欠損値の処理：データの中に欠損値（空白や無効なデータ）がある場合、それを補完したり、削除したりすることで、モデルがより正確に学習できるようにします。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）は、データサイエンスや機械学習プロジェクトにおいて非常に重要なステップであり、適切な特徴量を選択・作成することで、モデルの性能を大幅に改善することができます。多くの場面で、モデルの選択よりもフィーチャーエンジニアリングが結果に与える影響が大きいことがあります。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）関連用語

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）に関連する単語は以下の通りです。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）やさしい解説

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）とは、コンピュータがデータをもっとよく理解して予測をうまくできるようにデータから重要な情報を抜き出したり、新しい情報を作り出したりする作業のことです。この作業を通して、コンピュータがより正確に学習できるようになります。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）にはいくつかの方法があります。

1. 重要な情報を選ぶ：たくさんのデータの中から、予測に役立つ重要な情報だけを選び、必要ないものを省きます。これで、コンピュータが無駄な情報に惑わされずに学習できます。
2. データを変換する：データをコンピュータが理解しやすい形に変えます。例えば、大きな数字を小さくして扱いやすくしたり、データの範囲を揃えたりします。
3. 新しい情報を作る：既存のデータを使って、新しい情報を作り出します。例えば、売上データから売上の増え方を計算して、新しい特徴として使うことができます。
4. 欠けているデータを処理する：データの中に空白や無効な値がある場合、それを補ったり削除したりして、データが完全になるようにします。

フィーチャーエンジニアリング（Feature Engineering）は、コンピュータがより正確に予測できるようにするためにとても大切なステップです。これをうまく行うと、コンピュータの予測がもっと正確になります。

AI関連の用語集【まとめ】

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