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!!!はじめに
[featuretoolsR|https://github.com/magnusfurugard/featuretoolsR]パッケージは、Pythonで自動的に (機械学習のための) 特徴量生成を行う[featuretools|https://www.featuretools.com/]ライブラリをRから呼び出すためのインターフェースです。

機械学習モデルの精度を向上させるために、様々な特徴量を生成し、もとのデータに追加する'''特徴量エンジニアリング'''が効果的であることが知られています。featuretoolsライブラリは、既存の特徴量を足し合わせたり、かけ合わせたり、その他様々に加工して新たな特徴量を生成する作業を、(指示するだけで) 自動的に実行できます。

詳しくは、以下のGitHubレポジトリのコードおよび、[MyBinder|https://mybinder.org/]によるデモ環境で確認してください。
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この文書はRでfeaturetoolsRパッケージを使用する方法を書いていますが、Pythonでfeaturetoolsライブラリを使った特徴量エンジニアリングの例が、[[特徴量エンジニアリング・ヒッチハイクガイド]]にあります。
!!!デモへのアクセス
実際に動作する環境、コードを用意しました。GitHub上にあるコード (RNotebook) を、MyBinderでオンデマンドに実行できるデモ環境で動作を確認できます。以下のURLにアクセスすると、RStudioが起動します。ディレクトリ内の ''featuretoolsR_example.Rmd'' を開き、各チャンクを実行してみてください。
https://mybinder.org/v2/gh/ltl-manabi/featuretoolsR_example/master?urlpath=rstudio

RNotebook内にも書いていますが、チャンクを実行し、''library(featuretoolsR)'' とするところで、コンソールにPython環境をインストールするかの質問が表示されます。MyBinderにおけるデモ環境では、すでにPython環境もセットアップしているため、ここでは ''n'' と答えてください。
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なお、GitHubレポジトリは以下のURLです。
https://github.com/ltl-manabi/featuretoolsR_example
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関連ページ: [[R言語を学ぶための参考書籍リスト]], [[特徴量エンジニアリング・ヒッチハイクガイド]]
カテゴリ: {{category R,機械学習,データサイエンス,データ分析}}