MLOpsにおける特徴量エンジニアリングの重要性

特徴量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します。生のデータを意味のある特徴量に変換し、ノイズや欠損値を処理することで、モデルの学習を促進し、一般化性能を高めることができます。記事では、特徴量の定義、特徴量エンジニアリングの手順、その重要性について解説し、タイタニック号の生存予測問題を例に特徴量エンジニアリングの具体的な実装方法を紹介しています。