Feature engineering

/ˈfiːtʃər ˌɛndʒɪˈnɪərɪŋ/ フィーチャーエンジニアリング

1. 機械学習モデルの性能を向上させるために、生のデータから新しい特徴量を作成するプロセス。

機械学習において、モデルがより効果的に学習できるように、元のデータから新たな情報（特徴量）を抽出し、変換し、作成する一連のプロセスを指します。これにより、モデルの予測精度や汎化性能が大きく向上します。

Feature engineering is crucial for building high-performing machine learning models. (特徴量エンジニアリングは、高性能な機械学習モデルを構築するために不可欠です。)

• Feature engineering: 「特徴量エンジニアリング」を指し、生のデータからモデルが学習しやすいように新しい情報を作成するプロセスです。
• is crucial: 「極めて重要である」「不可欠である」という意味です。
• for building: 「〜を構築するために」「〜を組み立てるために」という意味です。
• high-performing: 「高性能な」「優れたパフォーマンスを発揮する」という意味の形容詞です。
• machine learning models: 「機械学習モデル」を指します。

Good feature engineering can significantly improve the accuracy of a predictive model. (優れた特徴量エンジニアリングは、予測モデルの精度を大幅に向上させることができます。)

• Good feature engineering: 「優れた特徴量エンジニアリング」を指します。
• can significantly improve: 「大幅に改善することができる」「著しく向上させることができる」という意味です。
• the accuracy: 「精度」「正確さ」という意味です。
• of a predictive model: 「予測モデルの」という意味です。

Data scientists spend a lot of time on feature engineering. (データサイエンティストは特徴量エンジニアリングに多くの時間を費やします。)

• Data scientists: 「データサイエンティスト」を指します。
• spend a lot of time: 「多くの時間を費やす」という意味です。
• on feature engineering: 「特徴量エンジニアリングに」という意味です。

Effective feature engineering often requires domain expertise. (効果的な特徴量エンジニアリングには、しばしばドメイン知識が求められます。)

• Effective feature engineering: 「効果的な特徴量エンジニアリング」を指します。
• often requires: 「しばしば要求する」「よく必要とする」という意味です。
• domain expertise: 「ドメイン知識」「専門分野の知識」という意味です。

Automated feature engineering tools are becoming more common. (自動特徴量エンジニアリングツールが一般的になりつつあります。)

• Automated feature engineering tools: 「自動特徴量エンジニアリングツール」を指します。
• are becoming: 「なりつつある」「〜になり始めている」という意味です。
• more common: 「より一般的である」「普及しつつある」という意味です。

関連

• Feature extraction
• Feature selection
• Data preprocessing
• Machine learning
• Data science
• Feature transformation