モデル構築の前処理として、データセットの特徴量に対し、元の特徴量を二乗した特徴量 (二重項)、元の特徴量同士の掛け算の特徴量 (交差項)、対数変換した特徴量 (対数変換項)、ロジット変換した特徴量 (ロジット変換項) を追加できます。また、ダミー変数化により定性的なデータを数値へ変換します。このように変換した特徴量を追加することで、より有意なモデルを構築できることがあります。
特徴量変換
「読み込みデータ」タブにて、「データファイル読み込み」よりデータセットを読み込みます。
特徴量変換タブにて、以下の目的とする項目にチェックを入れ、特徴量を選択し、「作成」をクリックすると追加項を含むデータセットが表示されます。
ダミー変数化
選択した特徴量においてダミー変数化します。装置の種類や添加剤の名前などの文字で表された定性的なデータ（名義尺度）を、データ解析で扱えるように該当・非該当を ”1” か ”0” かの数値に変換します。
二乗項追加
選択した特徴量を二乗した項を追加します。説明変数Xの二乗項により、Xが目的変数Yに対して二次関数的に影響している関係を表現できます。
交差項追加
選択した特徴量のペアを掛け合わせた項を追加します。説明変数Xの交差項により、2つのXの相互作用が目的変数Yに与える影響を表現できます。必ず二つ以上の特徴量を選択してください。
対数変換項追加
選択した特徴量を対数変換した項を追加します。説明変数X と目的変数Yの間の関係が指数関数的であるときに、直線的な関係に変換できます。0 以下の値をもつ特徴量は変換できません。ページ下部の技術資料もご参照ください。
ロジット変換項追加
選択した特徴量をロジット変換した項を追加します。値が0から1の間にある目的変数Yにおいて有効です。0 以下もしくは 1 以上の値をもつ特徴量は変換できません。ページ下部の技術資料もご参照ください。
オートスケーリング
選択した特徴量においてオートスケーリング処理します。ただし、各モデル最適化・予測の解析においては、標準で内部オートスケーリング処理を行っているため、モデル最適化・予測に用いる読み込みデータの事前のオートスケーリング処理は不要です。
必要に応じて、PC内にデータを保存します。