特徴エンジニアリング

特徴エンジニアリングとは、機械学習やデータ分析において、元のデータから新しい特徴を抽出・作成するプロセスのことを指します。データの特徴を変換・組み合わせることで、より有用で効果的な特徴を生成し、モデルの性能を向上させることが目的です。これにより、データの持つ潜在的なパターンや関係性をより明瞭にし、予測や分類の精度を高めることができます。