機械学習での特徴量エンジニアリングを学習する前に、特徴量について理解しておいてください。位)特徴量エンジニアリングとは、機械学習​​モデル​のパフォーマンスと​精度​を向上させるために、追加の変数(特徴量)を構築してデータセットに追加することです。効果的な特徴量エンジニアリングは、より深い​インサイト​獲得の目的であるビジネス上の課題と入手可能なデータソースに関する十分な知識に基づきます。これは、問題の意味とデータの意味に向き合う行為なのです。債務不履行の可能性を見積もる場合、地域の失業率や住宅価格の傾向など、データの適切な外部ソースを見つけられれば、予測に使用するモデルを改善できる可能性があります。特徴量エンジニアリングについて理解する新しい特徴量を作成すると、データに対する理解が深まり、より価値の高い​​インサイト​が得られます。米国の主要な祝日である感謝祭で売れる七面鳥の数を予測したいとします。ほとんどの機械学習​​アルゴリズム​にとって、日付は関連のない数字の列であり、特に意味を持ちません。どの日付が感謝祭と関連付けられているかを理解していません。水曜日、つまり感謝祭の前日に当たる頻度が高いイベントをアルゴリズムで正確に特定できるようになります。特徴量エンジニアリングでは、このような「一般常識」の情報を明らかにして、データセットから得られる実践的なインサイトの数とビジネス価値を増やします。プラットフォームでは、基本的な特徴量エンジニアリングと高度な特徴量エンジニアリングの両方のテクニックが、すべてのタイプのデータに自動的に適用されます。数値の予想因子の差または比率を取得したり、カテゴリの予測因子を出現頻度別にエンコードしたり、フリーテキストから個々の単語を抽出して隣接する単語とペアにしたり、日付フィールドから曜日と日付を選択したりできます。手動での特徴量エンジニアリングも可能です。shortlyClose。