特長特長

機械学習では、特徴とは、モデルのトレーニングに使用される入力変数または属性を指します。これらの特徴は、分析対象のデータの特性や属性を表すために使用され、モデルによって予測や分類を行うために使用されます。

特徴は本質的に数値的またはカテゴリ的です。数値特徴は年齢や気温などの量を表し、カテゴリ特徴は色やカテゴリなどの有限の値セットを取ることができる属性を表します。

機械学習モデルの特徴を選択するにはどうすればよいですか?

適切な特徴セットの選択はモデルの精度とパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があるため、特徴の選択は機械学習の重要な側面です。特徴選択のプロセスは、モデルのパフォーマンスを向上させ、過剰適合を軽減し、解釈可能性を高めることを目的としています。一般的に使用される機能選択方法のいくつかを次に示します。

• 単変量特徴選択:この方法では、統計検定を使用して、ターゲット変数との個々の関係に基づいて特徴を選択します。カイ二乗、ANOVA、相関係数などの最高スコアを持つ特徴を選択します。
• 再帰的機能削除 (RFE): RFE は、すべての機能から開始して、最も重要でない機能を再帰的に削除する反復手法です。必要な特徴の数に達するまで、モデルのパフォーマンスを特徴の選択または除外の基準として使用します。
• L1 正則化 (なげなわ): L1 正則化では、モデルのコスト関数にペナルティ項を追加し、最も重要な特徴のみを選択し、重要性の低い特徴の係数をゼロに設定します。この技術により、自動特徴選択が容易になります。

特徴エンジニアリングは機械学習のもう 1 つの重要な側面であり、既存の特徴に基づいて新しい特徴を作成して、データの基礎となる特性をより適切に表現することが含まれます。これには、データ内のパターンと関係を強調するために、特徴を選択、作成、変換することが含まれます。これには、数値特徴やワンホット エンコーディングのカテゴリ特徴のスケーリングや正規化などの手法が含まれる場合があります。目標は、関連情報を抽出し、ノイズを削減し、根本的な問題をより適切に表現することです。効果的な特徴エンジニアリングにより、機械学習モデルの精度と堅牢性が大幅に向上し、最終的には予測機能が向上し、データからより優れた洞察が得られます。

全体として、特徴はモデルのトレーニングと改良のための入力データを提供するため、機械学習の重要な部分です。正確で効果的な機械学習モデルを作成するには、適切な機能セットを選択して設計することが重要です。

参考文献

【1】https://encord.com/glossary/features-definition/