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Feature Engineering

Feature Engineering#

Scaling#

Compare the effect of different scalers on data with outliers — scikit-learn documentation

Min-Max scaling#

  • \([0, 1]\)の範囲に変換する。

  • 線形変換のためデータの分布・相対的な位置関係は変化しない。

Standardization#

  • 平均0、分散1に変換する。

  • 線形変換のためデータの分布・相対的な位置関係は変化しない。

Power Transformation#

  • 対数変換の一般化

  • Box-Cox Transformは正の値しか受け付けないが、Yeo-Johnson transformは負の値も扱える

  • 非線形変換のためデータの分布は変化する

Encoding Categorical Features#

カテゴリカル変数を数値に変換する方法について。

One-Hot Encoding#

  • カテゴリカル変数の値の水準の数\(K\)だけ列を作り、二値で表現する\(x \in \{0,1\}^K\)。1レコード\((x_{i1}, x_{i2}, \dots, x_{iK})\)につき1つのみ1をとり、ほかは0をとる

  • 回帰分析におけるダミー変数は\(K-1\)個の列を作るので少し異なる

Label Encoding#

  • カテゴリを対応する整数に置き換える。class A = 1, class B = 2, ... という感じ

Target Encoding#

  • カテゴリごとに条件づけたもとでの目的変数の集計値（例えば平均値）を使う

Domain-Specific Feature Engineering#

返済比率などドメイン固有の特徴量

（※データサイエンティスト協会スキルチェックシートの項目の一つが「ドメイン固有の特徴量を生成できる」）

参考#

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