特徴

一般的な意味での「特徴」

特徴とは、他と比べて特に目立ったり、他との区別に役立ったりする点のことです。

機械学習での「特徴」

特徴 とは、データセットのうち「判定基準」として使える値のことです。 例えば「顧客の年齢」や「ワインの成分(クエン酸の量)」などが特徴となります。

11種類の特徴がある「ワインの成分と美味しさ」のデータセットを例にすると、下図の酒石酸、酢酸、クエン酸などの値が 特徴 です:

処理内容

次元

特徴の各種類のことを 次元 といいます。 データセットに11種類の特徴がある場合は 11次元のデータセット と呼びます。

特徴量

特徴量とは、各次元(特徴)の値のことです。