AI用語集

特徴量交差

2つ以上の既存の特徴量を組み合わせて新しい特徴量を作成し、変数間の非線形関係を捉える技術。

多項式特徴量生成

特徴量相互作用検出

特徴量間の重要な相互作用を自動的に識別し、関連する組み合わせ変数を生成するアルゴリズム。

特徴量重要度ランキング

Gini重要度やpermutation重要度などの指標を使用して、予測貢献度に基づいて特徴量を自動的にランク付けするアルゴリズム。

自動特徴量抽出

関連情報を保持しながら、高次元データを低次元空間に自動的に変換する技術。

自動特徴量変換

特徴量の分布と正規性を改善するために、数学的変換（log、sqrt、box-cox）を自動的に適用すること。

自動特徴量スケーリング

特徴量を共通のスケールに配置するための自動的な正規化または標準化。多くの機械学習アルゴリズムで不可欠。

自動特徴量エンコーディング

カテゴリ変数をone-hotエンコーディング、ターゲットエンコーディング、エンベディングなどの適切な数値表現に自動的に変換すること。

自動特徴離散化

等幅ビニングまたは等頻度ビニングなどの手法を使用して、連続変数を離散的な区間に自動的に変換するプロセス。

自動特徴集約

統計情報を捉えるために、データグループから集約された特徴（平均、合計、最大値など）を自動的に生成する。

自動テキスト特徴エンジニアリング

TF-IDF、n-gram、セマンティック埋め込み、言語的メトリクスを含むテキストデータから特徴を自動的に抽出すること。

特徴空間探索

最適な変換を特定するために、可能な特徴空間を体系的かつ自動的に探索すること。

自動特徴プルーニング

モデルの複雑さを減らし、過学習を避けるために、冗長または情報量の少ない特徴を自動的に除去すること。

ディープラーニングによる特徴作成

階層的で抽象的な特徴表現を自動的に学習するために、深層ニューラルネットワークを使用すること。

遺伝的特徴エンジニアリング

複数世代にわたって特徴セットを進化させ、最適化するために遺伝的アルゴリズムを適用すること。

メタ特徴エンジニアリング

元のデータの統計的および構造的プロパティを記述するメタ特徴を自動的に生成すること。