特徴スケーリング

特徴スケーリングとは、機械学習モデルの訓練において、各特徴量の数値の大きさを一定の範囲や基準にそろえる前処理手法のことです。データに含まれる変数ごとに単位や値の範囲が大きく異なる場合、そのままでは数値の大きな特徴量が目的変数やモデルの学習に過剰な影響を与えてしまうという課題が生じます。この問題を回避し、すべての特徴量が公平に評価されるようにするために用いられます。代表的な手法として、データを特定の最小値と最大値の間に収めるMin-Maxスケーリングや、平均をゼロにして分散をそろえる標準化などが広く知られています。これにより、モデルの最適化プロセスにおける数値的安定性が向上し、学習効率の改善が期待できます。