特徴量エンジニアリング入門 〜pandasで整形したデータを予測モデルにつなげる〜
Qiita / 2026/3/23
💬 オピニオンTools & Practical Usage
要点
- pandasでデータを前処理・整形し、その結果を予測モデルに投入できる形にするための特徴量エンジニアリングの考え方を解説する内容です。
- 特徴量の作成・変換は、データサイエンスの品質（精度や再現性）に直結する重要工程であることを前提に進めます。
- pandasを中心に、機械学習の入力として扱いやすいデータ整形の実務フローを学べる入門記事として構成されています。
- 入力データの整形からモデルへの接続までの一連の流れを理解することで、実案件での実装・改善に繋げやすくなります。
はじめに
前回のpandas入門では、データの読み込み・加工・集計の基本操作を整理した。
今回はその続きとして、整形したデータを予測モデルに渡せる形に仕上げる工程、いわゆる「特徴量エンジニアリング」を扱う。
モデルにそのままデータを投げ込めばいい、と思いがちだが実際はそう...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
