教師あり学習プロジェクトにおけるほとんどの進歩は、アルゴリズムを切り替えることから生まれるのではなく、アルゴリズムに与えるものから生まれます。特徴量エンジニアリングとは、生のデータを、モデルがパターンを学習しやすくする表現に変換するプロセスです。うまく行えば、ハイパーパラメータチューニングやより高度なモデルの試行よりも、精度ギャップを埋めることが日常的に多くなります。この記事では、実際のプロジェクトで常に成果を上げる特徴量エンジニアリング手法を、動作するPythonコード（pandas + scikit-learn）と、進歩が実際どこから来るのかを視覚的に示しながら解説します。