正確な予測モデルを構築するためには品質の高いデータが不可欠ですが、データの送受信時に内容が欠けてしまったり単純な入力ミスによって、低品質のデータが含まれる事がほとんどです。そのような低品質のデータによって、予測モデルの性能が悪化するのを防ぐために、データを修正する必要が出て来ます。機械学習を行う時は使用するデータの中身を検査して、必要であれば修正しなくてはなりません。一つのデータに複数の情報が含まれる場合、全ての情報が必要な情報とは限りません。そのようなデータの中から必要な情報内容だけを取り出したり、有意義な情報に置き換えたりするのが特徴抽出処理です。特徴抽出処理を行う事で、機械学習で扱う予測モデルの内容をより有効なものに改善する事が出来ます。破損した情報が含まれる場合などは、適切な情報に置き換える非線形変換より数値の特徴が分かりやすくなるように、数値をグループによって表す情報の内容に応じた処理を施す個別の情報の特徴に応じた処理をする適切な特徴抽出処理を選ぶためには、データの内容を十分に理解しておかなくてはなりません。Networks本サイト上に掲載されているまとめ記事が、毎週ステップメールで受け取ることもできます。