機械学習のための特徴量エンジニアリング

機械学習のための特徴量エンジニアリング｜オライリー・ジャパン

数値・文章・カテゴリの表現、重み付け、次元削減、特徴の自動作成を扱い、推薦への利用も学ぶ書籍。

数値、文章、カテゴリの表現から、次元削減、非線形な特徴量、画像の特徴抽出へ進む書籍です。出版社はPythonの例と図による説明を案内しています。特徴量の変換で何が残り、何が失われるかを考える参照用途として紹介します。

書誌・著者・翻訳：Alice Zheng、Amanda Casari　著、株式会社ホクソエム　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118680/

書誌・発行日と分量：2019-02-23発行 / 224ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118680/

書誌・ISBN：978-4-87311-868-0／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118680/

学習内容・扱うテーマ：特徴量 / データ活用 / 埋め込み／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118680/

書誌・原書：Feature Engineering for Machine Learning／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118680/

学習内容・構成と学習範囲：数値・文章・カテゴリの変換、PCA、非線形特徴量、画像特徴量／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118680/

対象：データの型に合う変換を選び、モデルへ渡す情報の意味と前提を説明したい分析・開発担当者。。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「機械学習のための特徴量エンジニアリング — 書誌・目次」／公開・更新情報：2019-02-23／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118680/

特徴量の変換で、予測に必要な情報を失っていないか確認したい

編集部の整理 · 2026-09-15

値を小さくしたり次元を減らしたりすると、扱いやすくなる一方で区別できなくなる例もあります。本書の変換方法を参照する際は、元の値、変換後の表現、維持したい違いを一組にします。モデルを固定して変換だけを変えると、どの情報が影響したかを考えやすくなります。

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. 残したい違いを例で示す：大小、頻度、語の出現、カテゴリの違いなど、判断に必要な情報を選びます。見た目の尺度だけで変換を決めないようにします。

2. 変換前後を小さな表にする：ゼロ、欠損、極端な値、未知のカテゴリを含めます。変換で同じ表現になる異なる入力がないかを確認します。

3. 変換を学ぶ範囲と再利用を記録する：統計や辞書を作ったデータを明記します。新しい入力にも同じ変換を適用できるか、保存後の再現まで確認します。

特徴量を増やせば必ず品質が上がるわけではありません。2019年のサンプルは依存関係と正誤表を確認して利用してください。本稿は出版社情報に基づく提案で、全例の再実行ではありません。