‫ステップ1の問題定義を行った｡
‫ステップ2のデータはスルーしました｡
‫そしてステップ3では､ 自分たちにとって成功とは何かを定義しています｡
‫さて､ 次はステップ4の「機能」です｡
‫ここで､ 私たちが答えようとしているのは､ データについて既に知っていることは何かということです｡
‫さて､ これまでデータを扱ったことがない人は､ この特徴という言葉を聞いて､ 「特徴って一体なんだろう」と思うかもしれません｡
‫機械学習では､ 特徴学習や特徴変数という形で､ この世界がよく出てきますね｡
‫あるいは､ 「機能はいくつあるのか」と聞かれたとき｡
‫あるいは､ どのような機能があるのでしょうか｡
‫フィーチャーとは､ さまざまな形式のデータを指す別の言葉です｡
‫構造化データ､ 非構造化データなど､ データの種類についてはすでに説明しましたが､ 特徴とは､
‫構造化データ､ 非構造化データの中のさまざまな形態のデータを指します｡
‫例えば､ 心臓病を予測する問題に話を戻しましょう｡
‫体重､ 性別､ 平均安静時心拍数､ 胸痛の程度などから､ 心臓病かどうかを予測することができるかどうかを確認したいところです｡
‫患者さんの体重性別､ 平均安静時心拍数､ 胸痛､ この3つがデータの特徴です｡
‫また､ 特徴変数とも呼ばれる｡
‫つまり､ 特徴変数を使いたいのです｡
‫対象変数である「心臓病かどうか」を予測すること｡
‫さて､ 特徴変数というと､ やはりいろいろな種類がありますね｡
‫数値的な､ つまり体重のような数字があるんですね｡
‫カテゴリー別というのは､ 性別や患者さんが喫煙者かどうかなど､ ある一つのことを意味します｡
‫そして､ 自分のような人がデータを見て､ 既存のものを使って新しい機能を作るのが「派生型」です｡
‫例えば､ ある人の病院や訪問履歴のタイムスタンプを見て､ 昨年に訪問したことがあれば､
‫Visited in last yearというカテゴリフィーチャーを作ることができます｡
‫過去1年間に訪問した人がいれば､ トゥルーが出るはずです｡
‫私たちの場合は､ そうですね｡
‫そうでなければ､ 偽物をつかまされることになる｡
‫あるいはこの場合は､ 「いいえ」です｡
‫このように､ データから特徴を導き出す作業は､ しばしば特徴工学と呼ばれる｡
‫心臓病の例では構造化されていますが､ 非構造化データにも特徴があります｡
‫ただ､ 少し目立ちにくいだけです｡
‫犬の画像をたくさん見ていれば､ 「ああ､ この生き物の多くは､ 体から4つの形が出ていて､
‫足があって､ 前方に2つの丸があるんだな」と分かってくるはずです｡
‫彼らの目
‫機械学習アルゴリズムがさまざまな画像を見ることで､ これらのさまざまな形状を学習し､
‫異なるピッチが互いにどのように似ているか､ または異なっているかを把握し始めるでしょう｡
‫犬の体から4つの長方形が出ていたり､ 頭の前に丸があったりと､ 特徴によってパターンが違うので､
‫心配はいりません｡
‫機械学習のアルゴリズムに､ それらが何であるかを伝える必要はありません｡
‫美しいのは､ それが自ら解決してくれることです｡
‫最後に覚えておいてほしいのは､ 機械学習アルゴリズムの中で機能が最もよく働くということです｡
‫とりあえず持っているサンプルが多ければ
‫心臓病の問題点を予測する｡
‫例えば､ 「Most Aden Foods」という､ 患者さんがよく食べるものをリストアップする機能があったとして､
‫それがあるのは患者さんの記録のうち10％､ つまり10件だけだったとします｡
‫つまり､ 3から8までの患者IDのうち､ この1つのIDは最も食べ物が多い､ つまりフライは理想的ではない､ そして他の患者にはそれがない､
‫なぜなら100例のうち10例だけが最も食べ物が多いということを覚えておいてください｡
‫ここにデータがあるから､ これが足りないだけで､ それは同じでしょう｡
‫つまり､ 100人の患者さんがいて､ そのうちの10人だけが､ この最も食べられている食べ物欄のフィールドを持っていると想像してください｡
‫そして､ 機械学習アルゴリズムは､ すべてのサンプルが同じような情報を持っているときに最もよく学習するので､
‫これを省くか､ もっと情報を集めてから使うようにします｡
‫すべてのサンプルが同じような情報を持つようにするプロセスを､ 理想的なデータセットにおける特徴量カバレッジと呼ぶ｡
‫特集を完全に網羅しているんですね｡
‫つまり､ 10%以上､ あるいは10件以上100件以上の事例で､
‫この列に何らかの値があることが理想的です｡
‫今後､ 講義やプロジェクト､ レッスンでさまざまな機能を見る練習をたくさんしていきます｡
‫とりあえず､ 最近解決しなければならなかった問題を考えてみてください｡
‫どのような機能が搭載されているのでしょうか？
‫それらは数値的なものなのか､ カテゴリー的なものなのか､ あるいはそれらを組み合わせて独自の派生機能を作り上げたのか？