DS093：数値データの特徴量化（二値化／離散化、対数変換、スケーリング／正規化、交互作用特徴量の作成など）を行うことができる
この記事で解決できる課題
データを分析する際、生のデータをそのまま使うのではなく、適切な形に変換することでより有効なモデルを作成できます。本記事では、数値データの特徴量化について解説し、以下のような疑問を解決します。
・特徴量化とは何か？
・どのような手法があり、それぞれの用途は？
・機械学習モデルの性能向上にどのように役立つか？
データの特徴量化を適切に行うことで、分析の精度を高め、より良い意思決定が可能になります。
特徴量化とは？
特徴量化とは、データの特徴を数値的に表現するプロセスです。連続的な数値データやカテゴリデータを機械学習に適した形式に変換することで、データをより効果的に活用できます。
特徴量化にはさまざまな手法があります。代表的な手法について詳しく見ていきましょう。
1. 二値化
概要
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連続データやカテゴリデータを0と1の二つの値に変換する手法。
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例：閾値を設定し、ある基準以上なら1、それ以外は0とする。
用途
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判定を明確化する（例：年齢が18歳以上なら「成人＝1」、それ以下なら「成人＝0」）。
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カテゴリデータのダミー変数化（例：性別「男性=0、女性=1」）。
2. 離散化
概要
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数値データを複数のカテゴリに分類する手法。
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例：年齢データを「10代」「20代」「30代」といったグループに分ける。
用途
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データの範囲を明確化し、解釈しやすくする。
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分布の偏りを抑えて、モデルの安定性を向上させる。
3. 対数変換
概要
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データの値を対数スケールに変換する手法。
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例：売上データが極端に大きな値を持つ場合、対数を取ることで分布を均一化。
用途
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データの分布を正規分布に近づける。
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外れ値の影響を抑える。
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変化率を重視した分析を可能にする。
4. スケーリング（標準化・正規化）
概要
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データのスケールを統一することで、モデルの安定性を向上させる手法。
主な手法
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最小最大スケーリング：データを0～1の範囲に収める。
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標準化（Zスコア正規化）：平均0、標準偏差1の分布に変換。
用途
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異なる単位のデータを統一する。
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勾配降下法を用いるモデル（線形回帰、ニューラルネットワーク）で学習を安定させる。
5. 交互作用特徴量
概要
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2つ以上の特徴量の組み合わせを新たな特徴量として作成する手法。
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例：商品価格×購買数 → 売上額（新たな特徴量）
用途
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特徴間の相関関係を活用し、モデルの精度を向上させる。
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直線的なモデルでも非線形の関係を捉えることが可能になる。
まとめ
本記事では、データの特徴量化の基本手法について解説しました。適切な特徴量化を行うことで、データ分析の精度を向上させ、より良い意思決定につなげることができます。
ポイントのおさらい
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二値化：データを0と1に変換する。
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離散化：数値データをカテゴリに分類する。
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対数変換：データの分布を整える。
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スケーリング（標準化・正規化）：データのスケールを統一する。
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交互作用特徴量：特徴量を組み合わせて新たな情報を作成する。
特徴量の選択と加工は、データ分析の成否を大きく左右します。適切な手法を選択し、より良い分析を実現しましょう！
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