15-⑤[AI][Kaggle]Kaggle実践1 特徴量エンジニアリング(数値特徴量の非線形変換とビン化)
この記事で分かること
Kaggle実践で使える特徴量エンジニアリングの手法、特に数値特徴量の非線形変換とビン化が学べる。具体的な変換方法とビン化の手順をコード付きで解説し、コンペで即活用できるテクニックを提供する。
詳細要約
数値特徴量の非線形変換とビン化は、線形モデルや決定木の性能を高める前処理手法である。実際の適用では、対数変換や平方根変換を施すことで、外れ値の影響を抑えつつ分布を正規分布に近づける。ビン化では、等間隔ビンより分位数ビンを使うと、データの偏りに応じた区切りができ、モデルの表現力が向上する。