事例で学ぶ特徴量エンジニアリング

事例で学ぶ特徴量エンジニアリング｜オライリー・ジャパン

医療、感情分析、画像認識、時系列などの題材で特徴量を検討し、公平性や特徴量ストアにも触れる書籍。

特徴量を作る手法に加え、どの情報を使い、どの条件で評価するかを事例で考える構成です。基礎の後に文章・画像・時系列などへ進み、8章では特徴量ストアを扱います。医療や金融などの題材もありますが、本稿は技術の学習範囲を紹介するもので、その分野での利用を推奨するものではありません。

書誌・著者・翻訳：Sinan Ozdemir　著、田村広平、大野真一朗　監訳、砂長谷健、土井健、大貫峻平、石山将成　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400546/

書誌・発行日と分量：2023-12-26発行 / 320ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400546/

書誌・ISBN：978-4-8144-0054-6／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400546/

学習内容・扱うテーマ：特徴量 / データ活用 / 公平性／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400546/

書誌・原書：Feature Engineering Bookcamp／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400546/

学習内容・構成と学習範囲：文章・画像・時系列の特徴量、偏りの検討、特徴量ストア／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400546/

対象：モデルの入力となる数値・カテゴリ・文章を整え、特徴量が結果に与える影響を確認したい開発者・分析担当者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「事例で学ぶ特徴量エンジニアリング — 書誌・目次」／公開・更新情報：2023-12-26／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400546/

予測に役立ちそうなデータを、その時点で本当に使えるか確認したい

編集部の整理 · 2026-09-15

特徴量は相関が強いだけで採用できるとは限りません。予測した後で確定する情報が混ざると、検証では良い結果でも実際には再現できません。本書の事例を読む際には、元の情報、加工方法、確定する時刻を一組にして整理します。新しい特徴量の効果を見るときも、同じ分割と評価条件を保つことが出発点になります。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 各項目が分かる時刻を記入する：入力候補ごとに、取得元、更新間隔、予測時に利用できるかを書きます。結果が判明した後の情報を使っていないか確認します。

2. 加工前後を小さな例で確かめる：欠損、外れ値、未見のカテゴリなどを含め、加工によって何が失われるかを記録します。変換の学習は訓練側のデータで行う条件を整理します。

3. 同じ検証条件で追加の効果を見る：元の入力と特徴量を追加した入力を、同じ検証データで評価します。全体平均に加え、条件によって誤りが偏っていないか確認します。

特徴量の加工だけで公平性や法的適合性を保証することはできません。書中の診断・再犯・取引の題材は、現場での判断を代替する助言として扱わないでください。全編実読や事例の追試は行っていません。