피처 엔지니어링(feature engineering) 기술 : 처리 순서 및 머신러닝 모델 성능 향상을 위한 체계적 접근법

피처 엔지니어링(feature engineering)의 처리 순서와 관련된 내용을 다루는 글을 작성하려고 합니다. 피처 엔지니어링(feature engineering)은 머신러닝(Machine Learning) 모델의 성능을 향상시키기 위해 원본 데이터를 가공하거나 새로운 피처를 생성하는 과정입니다. 이 글에서는 피처 엔지니어링을 체계적으로 수행하기 위한 처리 순서와 주요 전략에 대해 알아보겠습니다. 1.데이터 이해 및 탐색 첫 번째 단계는 데이터를 이해하고 탐색하는 것입니다. 데이터의 구조, 변수 유형, 누락된 값, 이상치 등을 파악하고, 데이터의 패턴과 상관 관계를 분석합니다. 이 과정에서 도메인 지식을 활용하여 데이터에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 2.데이터 전처리 데이터 전처리는 누락된 값 처리, 이상치 제거, 데이터 형식 변환 등을 포함합니다. 이 단계에서 데이터의 품질을 높여 머신러닝 모델이 학습하기 적합한 형태로 만듭니다. 3.피처(feature) 생성 새로운 피처를...