3.2. 特徴量定義について


機械学習の特徴量とは、機械学習モデルがパターンを学習して意思決定を行うために分析できる、データセット内の測定可能なプロパティーまたは フィールド です。Feature Store では、フィールドの名前とデータ型を定義することで特徴量を定義します。

特徴量定義とは、次の例に示すように、フィールド名とデータ型を含むスキーマのことです。

from feast import Field
from feast.types import Int64

credit_card_amount_due = Field(
    name="credit_card_amount_due",
    dtype=Int64
)
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Feature Store のフィールドでサポートされているデータ型のリストは、Feast ドキュメントの feast.types モジュール を参照してください。

フィールド名とデータ型に加えて、特徴量定義には、次の例に示すように、特徴量の説明として指定された追加のメタデータを含めることができます。

from feast import Field
from feast.types import Int64


credit_card_amount_due = Field(
    name="credit_card_amount_due",
    dtype=Int64,
    description="Credit card amount due for user",
    tags={"team": "loan_department"},
)
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