特徴量エンジニアリング

MLOpsの概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

特徴量エンジニアリング

特徴量エンジニアリング

…は、生データを特徴量へ選択・操作・変換するプロセスです。

• 特徴量は変数（例: テーブル列）です
• 生データも自作の特徴量も利用できます

顧客データ

顧客データ

特徴量エンジニアリング

• 目的はモデル性能の向上
• 特徴量の処理・選択・維持に役立つ手法:
  • 特徴量選択
  • Feature Store
  • データ版管理

特徴量選択

• ドメイン知識
• 相関
• 重要度
• その他: 単変量選択、主成分分析 (PCA)、再帰的特徴量消去 (RFE)

¹ https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial-datails-on-correlation

Feature Store（特徴量ストア）

複数プロジェクトで同一特徴量を使う大規模チーム向けのみ有用

データ版管理（DVC）

• データセット変更の追跡
• 開発ライフサイクル全体での一貫性維持

¹ https://www.datacamp.com/courses/cicd-for-machine-learning

練習してみましょう！

MLOpsの概念