フィーチャーエンジニアリングとは？
意味・定義
フィーチャーエンジニアリングは、機械学習やデータ分析のプロセスにおいて、モデルの性能を向上させるために必要な特徴量（フィーチャー）を作成または選択する技術です。特徴量とは、データの中から抽出された情報のことで、モデルが学習や予測を行う際の基盤となります。このプロセスは、データの前処理や変換を伴い、適切な特徴量を選ぶことで、モデルの精度や信頼性を高めることが可能です。
目的・背景
フィーチャーエンジニアリングの目的は、データから有意義な情報を引き出し、モデルの予測能力を強化することです。多くのデータセットには、モデルにとって重要な情報が隠れていることがありますが、そのままでは活用できません。フィーチャーエンジニアリングは、その情報を抽出し、適切な形式に変換することで、モデルが学習しやすくします。これにより、ビジネス上の意思決定を支援し、より正確な予測を可能にすることが期待されています。
使い方・具体例
- 特徴量を作成するために、元データから新しい変数を導出する。たとえば、日付データから「曜日」や「月」を抽出することで、需要予測モデルの精度を向上させる。
- カテゴリデータを数値に変換する際に、ワンホットエンコーディングを使用する。これにより、モデルがデータを正しく扱えるようになり、分類精度が向上する。
- 特徴量選択アルゴリズムを利用して、重要な特徴量のみを選別する。これによって、モデルの過学習を防ぎ、実行速度を改善する。
- データのスケーリングを行い、異なる単位の特徴量を揃える。これにより、モデルがより安定して学習できるようになる。
- 時系列データでは、ラグ特徴量を作成することで、過去の値を考慮に入れたモデルを構築する。
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- フィーチャーエンジニアリングは、モデルの性能を向上させるための特徴量の作成や選択を行う技術である。
- データから重要な情報を抽出し、モデルが学習しやすい形に変換することで、予測精度を高める。
- 具体的な手法としては、新しい変数の導出や特徴量選択、データのスケーリングなどがある。
現場メモ
フィーチャーエンジニアリングを行う際、データの質や量が結果に大きく影響するため、まずはデータの前処理が重要です。また、特徴量の選定においては、ドメイン知識が欠かせないため、業務に精通したメンバーとの連携が求められます。さらに、モデルの性能を評価するためには、定期的に特徴量の見直しを行うことが大切です。