データの変換¶

DataRobotは、単一データセットに対する自動および手動の特徴量の変換、および複数データセットに対する特徴量探索など、複数の特徴量エンジニアリング手法をサポートしています。 DataRobotでの特徴量の変換オプションについては、以下の表を参照してください。

特徴量エンジニアリングとは¶

特徴量エンジニアリングとは、モデルのパフォーマンスを向上させるために、既存の特徴量を変更したり、新しい特徴量を派生させたりして、機械学習用のデータセットを準備するプロセスのことです。 自動特徴量エンジニアリングは、AIを使用してデータから機械学習アセットへの変換を高速化し、より優れた機械学習モデルを短時間で構築できるようにします。

特徴量エンジニアリングは、データの準備と取込みの後、モデルの構築前に行われます。

EDA1では、DataRobotは各データセットのすべての特徴量を分析してプロファイリングします。特徴量型の検出、日付型特徴量の 自動変換、特徴量の品質評価が含まれます。

モデルを構築する前に、プライマリーデータセットに対して 交互作用ベースの変換を有効にするか、 特徴量探索を使用して複数のデータセット間の関係性を定義することで、DataRobotの自動特徴量エンジニアリングをさらに活用できます。 関数を使用して、特徴量の型の変換など、データセット内の 特徴量を手動で変換することもできます。

EDA2では、DataRobotはこれらの既知の交互作用や関係性を利用して、機械学習モデルに関連する特徴量を検出し、それらを自動変換して、ブループリントライブラリ内の各アルゴリズムの固有の要件に対応します。

モデルの構築後、リーダーボードに移動してモデルを選択します。 DataRobotがモデリングプロセスで個々のモデルに対して行った 変換は、複数の場所で確認できます。