特徴量エンジニアリング

特徴量エンジニアリングは、データセットから機械学習モデルの予測問題を解決するために使用できる説明変数を構築するプロセスを指します。通常、データは複数のテーブルに分散しており、観測値を表す行と特徴量を表す列を持つ単一のテーブルに統合する必要があります。特徴量エンジニアリングの目的は、関連性のある特徴量を抽出、変換、選択することで、モデルの予測性能と汎化能力を向上させ、実際の応用においてより大きな価値を創出することです。