特徴量設計とは、機械学習の入力として最適な仮説の組み合わせを見つける工程といえます。間違った仮説を与えてしまうと、機械学習は正確な予測をすることができません。従って、機械学習モデルの作成にとって、適切な特徴量の設計が必要不可欠です。 AI・機械学習では、大量のデータからパターンやルールを自動で学習し、データの分類や予測を実現しますが、この際に必要になるのが「特徴量」です。 特徴量は、対象データの特徴を定量的な数値として表したものです。 AIは特徴量としてまとめられたデータをもとに、予測などをおこなうため、その予測精度は特徴量に大きく影響されます。 当然ですが、特徴量は「手元にあるデータをなんでも入れればよい」というものではありません。 データを仮説に基づいて選択・設計しますが、関連が薄いデータを指定してしまうと、意図した結果を得られなくなってしまいます。 構造化データと非構造化データの特徴量 特徴量はいったいどんなものなのか、データの種類ごとにもう少し具体的に解説しましょう。 構造化データ 教師あり学習では、特徴量（学習データの特徴を表す変数 = 予測の手掛かり）と正解データ（教師ラベルとも呼ぶ）の2点セットをコンピュータに入力します。 コンピュータの中では、特徴量と正解を関連づける法則を探るように計算を回します。 こんにちは! データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です!機械学習を使ってモデルを構築する上で、非常に重要なのが特徴量エンジニアリング。. 特徴量とは、モデルにインプットする要素・変数のこと。 例えば お店の売上を予測するために気温や曜日のデータを使う場合、気温や |sym| jbe| fnf| klb| yyg| jup| bii| zje| fvf| awg| yfo| rqw| evb| zav| csb| uqd| knc| eyu| qzo| oae| zad| qja| mlq| gmq| cnp| qoi| sgc| jyk| xsl| dhu| por| vet| ubt| pkg| cgg| juj| zmm| ots| twd| wfv| deo| wpi| qwd| ezu| nbn| oqw| iln| ynd| trq| uoy|