パラメータと特徴量の違いを理解しよう
機械学習やデータ分析を学んでいると、「パラメータ」と「特徴量」という言葉をよく耳にします。
この二つは似ているようで、実は役割が違います。
この記事では、中学生でもわかるように、この「パラメータ」と「特徴量」の違いについて、やさしく解説していきます。
ぜひ最後まで読んで、違いをしっかり理解してみてくださいね。
特徴量とは何か？
特徴量とは、データから取り出した「情報のかたまり」のことを言います。
例えば、私たちが「リンゴ」を見たときに、色、形、大きさ、重さなどを感じ取りますよね。
それぞれが特徴量の例です。
機械学習では、たくさんのデータから「この部分が重要」という情報を数値やベクトルとして取り出し、モデルに学習させます。
これが特徴量です。
簡単に言うと、特徴量は“データの性質を表す値”です。
たとえば画像認識では、画像のピクセルの明るさなどが特徴量、文章の分析では単語の出現頻度などが特徴量になります。
パラメータとは何か？
一方、パラメータは「モデルの中で調整される数値」のことを言います。
例えば、数学の関数の式で言えば、y= ax + bのaやbの部分がパラメータにあたります。
機械学習モデルは、たくさんの特徴量を入力にして、正しい答えを出すための「調整可能な数値」＝パラメータを持っています。
これらのパラメータを機械が学習して更新することで、予測の精度が高まります。
つまり、パラメータは“モデルの中で学習されて調整される値”です。
特徴量はデータの情報、パラメータはそれを扱うモデルの設定値と覚えてください。
特徴量とパラメータの違いをまとめた表
| 項目 | 特徴量 | パラメータ |
|---|---|---|
| 役割 | データから取り出した入力の情報 | モデルの調整される数値 |
| 例 | 色、形、大きさ、単語の出現頻度など | 重みやバイアス、関数の係数など |
| どこにある？ | 入力データの中 | モデル内部 |
| 変わるタイミング | 固定またはデータ毎に違う | 学習により変化する |
「特徴量」っていう言葉を聞くと、なんだか難しく感じるかもしれません。
でも実は、私たちの日常生活でも同じ考え方が使われているんです。例えば、友達を覚えるとき、髪の色や身長、服装などの特徴を覚えますよね？
これがまさに「特徴量」にあたるんですよ。
コンピューターにとっても、データを判断するために必要な、わかりやすいポイントなんです。
だから、特徴量はデータの「顔」や「特徴」を表す大切な情報だと言えるんです。
前の記事： « 特徴量と説明変数の違いとは？初心者にもわかりやすく徹底解説！
ITの人気記事
