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データの理解と可視化: 特徴エンジニアリングの最初のステップは、データを理解し、可視化することです。PandasやMatplotlibなどのライブラリを使用して、データセットの構造や特徴の分布を調査しましょう。欠損値や外れ値の処理もこの段階で行います。
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特徴スケーリング: 特徴エンジニアリングの一般的な手法の1つは、特徴スケーリングです。数値特徴を正規化または標準化することで、異なる範囲の特徴を同じスケールに揃えることができます。Scikit-learnのStandardScalerやMinMaxScalerを使用すると便利です。
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カテゴリカル特徴のエンコーディング: カテゴリカル特徴は、数値に変換する必要があります。One-HotエンコーディングやLabel Encodingなどの手法を使用して、カテゴリカル特徴を数値に変換します。これにより、機械学習モデルがカテゴリカル特徴を適切に処理できるようになります。
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特徴の変換と生成: 既存の特徴を変換したり、新しい特徴を生成することも特徴エンジニアリングの一環です。例えば、日時データから年や月の情報を抽出したり、特徴間の相互作用項を追加したりすることがあります。Scikit-learnのPolynomialFeaturesやFunctionTransformerを使用すると便利です。
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次元削減: 特徴の次元を削減することで、モデルの複雑さを減らし、計算効率を向上させることができます。主成分分析（PCA）や特徴選択（SelectKBest）などの手法を使用して、重要な特徴のみを選択します。
これらは特徴エンジニアリングの基本的な手法ですが、実際のデータセットに応じてさまざまな手法を組み合わせることもあります。特徴エンジニアリングは機械学習モデルの性能向上に重要な役割を果たすため、データ前処理の重要な一環として取り組むことをお勧めします。