扱っているデータを良く表す特徴を数値で示したもののことを指します。人間を現す特徴量としては身長、体重、年齢、性別などを挙げることができます。

機械学習モデルの訓練がうまく行われるためには、訓練データに求めたいものと関係のある特徴量が十分に含まれることが必要です。あまり無関係な特徴量が多すぎると精度の高い学習モデルを作ることができません。機械学習モデルの精度を高めるためには、モデルに学習させるための適切な特徴量を揃えることが重要となるのです。こうした過程を「特徴量エンジニアリング」と呼んでいます。

なお深層学習（ディープラーニング）では、深層学習によって自動的に獲得された特徴量のことを「内部表現」と呼びます。