feature extraction1 피처 엔지니어링 (Feature Engineering)이란 무엇일까? 피처 엔지니어링은 머신러닝 알고리즘이 작동하기 위해 데이터에 대한 도메인 지식을 활용하여 특징(Feature)을 만들어내는 과정입니다. 기존 입력 데이터를 기반으로 새로운 입력 데이터를 생성하기 때문에 보통 학습 과정 전에 수행됩니다. 왜 중요할까? 올바른 피처 엔지니어링은 모델의 성능을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다. 적절한 피처를 선택하고 생성함으로써 모델의 복잡성을 줄이고 예측력을 향상할 수 있습니다. 피처 엔지니어링은 모델이 데이터 패턴을 더 잘 이해하고 학습할 수 있도록 돕습니다. 핵심 개념 기본적으로 피처는 모델에 입력되는 데이터의 각각의 차원을 나타냅니다. 이러한 피처들은 모델이 학습하는 데 사용되며, 올바르게 구성되지 않으면 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 피처 엔지니.. 2024. 3. 19. 이전 1 다음
