머신러닝(Machine Learning) 모델의 성능을 향상시키는 중요한 과정 중 하나인 피처 엔지니어링(feature engineering)에 대해 알아보겠습니다. 피처 엔지니어링(feature engineering)은 원본 데이터를 가공하여 새로운 피처를 만들거나, 기존 피처를 변환하여 머신러닝 알고리즘에 적합한 형태로 만드는 과정입니다. 이 글에서는 피처 엔지니어링의 개념, 전략 및 실용적인 접근 방법에 대해 살펴보겠습니다. data로 이루어진 우주 피처 엔지니어링(feature engineering)의 개념 및 중요성 피처 엔지니어링(feature engineering)은 원본 데이터를 머신러닝(Machine Learning) 모델에 적합한 형태로 변환하는 과정으로, 데이터 전처리와 모델 학습 사이에 위치합니다. 피처 엔지니어링을 통해 머신러닝 모델의 학습 성능을 향상시키고, 모델이 일반화 능력을 갖출 수 있도록 도와줍니다. 피처 엔지니어링(feature engineering...
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원문링크 : 피처 엔지니어링(feature engineering) 기술: 머신러닝(Machine Learning) 성능 극대화를 위한 피처 엔지니어링 기법 및 전략
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