機械学習の分野では、「キャッピング」とは、データセット内の変数または機能に最大または最小制限を設定するプロセスを指します。この手法は、外れ値や極値がモデルの結果を歪め、全体的なパフォーマンスに影響を与えるのを防ぐためによく使用されます。
キャッピングは、モデルの精度と信頼性に大きな影響を与える可能性があるため、機械学習では重要です。外れ値は、他のデータセットとは大きく異なるデータポイントであり、モデルが学習しようとしているパターンと関係を歪める可能性があります。これらの外れ値をキャッピングすることにより、モデルがより堅牢で、正確な予測を改善できるようにすることができます。
データセットに外れ値をキャップする方法はいくつかあります。一般的な方法の1つは、特定のしきい値の上または下に値を切り捨てるか、しきい値自体に置き換えることにより、変数の値にハードキャップを設定することです。別のアプローチは、外れ値が再スケーリングまたは変換されて、残りのデータに近づくソフトキャップを使用することです。
キャッピングは、データセット内の数値変数とカテゴリ変数の両方に適用できます。数値変数の場合、キャッピングは、データの分布がモデルの仮定とより密接に整合するようにするのに役立ちます。カテゴリ変数の場合、キャッピングは、信頼できるほど十分なデータがない可能性のある希少または異常なカテゴリの影響を減らすのに役立ちます。
全体として、キャッピングは、前処理データとモデルのパフォーマンスを改善するための機械学習における重要な手法です。外れ値と極端な値に制限を設定することにより、新しいデータに一般化できるより正確で信頼性の高いモデルを作成するのに役立ちます。したがって、次回機械学習モデルを使用するときは、キャッピングを実装して、結果ができるだけ正確で信頼性があることを確認することを検討してください。