머신러닝 알고리즘이 데이터를 학습하여 예측과 분류 문제를 해결하는 데 있어, 데이터의 특성(feature)은 성능에 결정적인 역할을 합니다. 이러한 특성을 발견하고 개선하는 과정을 특성 공학(feature engineering)이라고 합니다.
이 글에서는 특성 공학의 중요성과 다양한 기법을 소개하며, 실제 머신러닝 프로젝트에 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 특성 공학(feature engineering)이란?
특성 공학은 기존의 변수에서 새로운 변수를 생성하거나 변환하여 머신러닝 알고리즘이 더 잘 학습할 수 있도록 돕는 과정입니다. 이를 통해 모델의 성능을 높일 수 있으며, 계산 비용을 줄일 수도 있습니다.
특성 공학은 다양한 기법을 포함하며, 일부는 도메인 지식을 활용해 데이터를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 특성 공학 기법(feature engineering) (1) 수치형 데이터 변환: 원본 데이터를 스케일링, 정규화, 로그 변환 등을 통해 새로운 형태로 변환할 수 있습...
#
DataAnalytics
#
범주형데이터
#
상호작용특성
#
수치형데이터
#
시간관련변수
#
오토ML
#
임베디드방식
#
특성공학
#
특성선택
#
머신러닝
#
래퍼방식
#
DataPreprocessing
#
FeatureEngineering
#
FeatureSelection
#
MachineLearning
#
결측치처리
#
다항식특성
#
데이터분석
#
데이터전처리
#
필터방식
