特徴量エンジニアリングとは？
読み方: トクチョウリョウエンジニアリング
30秒まとめ
機械学習モデルの性能を向上させるために、生データから有用な特徴量（入力変数）を設計・生成する技術。
特徴量エンジニアリングの意味・定義
特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）は、機械学習モデルの入力データとして使用する特徴量（Feature）を、生データから設計・作成する技術です。数値の正規化、カテゴリ変数のエンコーディング、日付からの曜日・月の抽出、テキストのベクトル化、集約統計量の計算、変数間の交互作用の作成などが含まれます。「機械学習の成功の80%は特徴量エンジニアリングで決まる」と言われるほど、モデル性能に大きな影響を与えます。AutoMLツールによる自動化も進んでいますが、ドメイン知識に基づく特徴量の設計は依然として人間の創造性が求められる重要な領域です。