「特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルの精度をどのように向上させるのか？」
特徴量エンジニアリングとは、既存のデータから新しい特徴量を作成するか、与えられたデータセットから最も関連性の高い特徴量を選択するプロセスです。これにより、より関連性の高いまたは予測力のある特徴量を提供することで、機械学習モデルの精度を向上させることができます。より複雑で意味のある特徴量を作成することで、モデルはデータ内のパターンや関係をより正確に特定し、分析することができます。さらに、特徴量エンジニアリングにより、モデルの複雑さを減らし、より解釈可能にすることができます。