機械学習 - 特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）
目次
この投稿では、生データ（raw data）をモデルが理解できる形に変換するプロセスである特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）が何であり、なぜ重要なのか、そして基本的な特徴量エンジニアリング技術について説明します。
特徴量エンジニアリングとは？ #
特徴量エンジニアリングは、与えられた生データを機械学習モデルが効果的に機能することができるフィーチャー（Feature）または変数に変換するプロセスです。このプロセスには、不要な情報の削除、有用な情報の抽出と変換、そしてモデルの学習プロセスでより良く機能するようにデータを調整する作業が含まれます。
特徴量エンジニアリングの重要性 #
特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルの性能を大幅に向上させることができます。良いフィーチャーはモデルがデータからパターンをよりよく学習することを可能にし、結果として予測の精度を高めます。一方、関連性が低いまたは誤ったフィーチャーはモデルの性能を低下させることがあります。したがって、特徴量エンジニアリングはモデルの性能を最大化するために不可欠なプロセスです。
特徴量エンジニアリング技術 #
特徴量エンジニアリングには様々な技術があり、以下は最も基本的ないくつかの技術です：
- 欠損値の処理: データに欠損値が存在する場合、これを処理することが重要です。欠損値を平均値、中央値、最頻値などで置き換えるか、欠損値がある行を削除する方法があります。
- カテゴリカルデータの処理: モデルによってはカテゴリカルデータを直接処理できない場合が多いです。ワンホットエンコーディング（One-Hot Encoding）、ラベルエンコーディング（Label Encoding）などの方法を使用してカテゴリカルデータを数値データに変換することができます。
- フィーチャースケーリング:: 様々なフィーチャーのスケールを調整して、モデルがフィーチャーを公平に評価できるようにします。標準化（Standardization）と正規化（Normalization）がこれに該当します。
- フィーチャー選択（Feature Selection）: モデルの複雑さを減らし、オーバーフィッティングを防ぐために重要なフィーチャーのみを選択します。統計的方法、モデルベースの方法などがあります。
- フィーチャー生成（Feature Creation）: 既存のフィーチャーを組み合わせたり変形させて新しいフィーチャーを生成します。これにより、モデルがデータをよりよく理解できるようになります。
エンコーディング変換 #
カテゴリカルデータは、テキストで表されたデータカテゴリを意味します。ほとんどの機械学習アルゴリズムは数値データを入力として受け取るため、これらのカテゴリカルデータを適切な数値形式に変換するプロセスが必須です。エンコーディング変換には主に二つの方法が使用されます。
- ワンホットエンコーディング（One-Hot Encoding）: 各カテゴリを一つの列に変換し、そのカテゴリに該当する場合のみ1の値を、そうでない場合は0の値を持ちます。この方式はカテゴリ間の順序や重要性を考慮しないため、モデルが各カテゴリを等しく扱うようにします。
- ラベルエンコーディング（Label Encoding）: 各カテゴリカルデータに順番に番号を付けて数値に変換します。例えば、「red」、「blue」、「green」をそれぞれ0、1、2に変換することができます。ラベルエンコーディングはカテゴリの数だけ次元を増やさないものの、数値の大小がモデルに影響を与える可能性があるため注意が必要です。
スケーリング #
フィーチャースケーリングは、異なる単位または範囲を持つデータを一定の範囲やスケールに統一するプロセスです。これにより、すべてのフィーチャーがモデルに等しく影響を与えるようにします。スケーリングには主に二つの方法が使用されます。
- 標準化（Standardization）: データの平均を0、標準偏差を1に調整します。この方式はデータの分布が正規分布に従わない時に有用であり、外れ値に対してもあまり敏感ではありません。
- 正規化（Normalization）: データの値を0と1の間の範囲に調整します。最も一般的な方法は最小値と最大値を使用することであり、すべてのデータポイントが同じスケールを持つようになります。