피처 엔지니어링 (Feature Engineering)
term_id: feature_engineering
Category: basic_concepts
Definition
피처 엔지니어링은 도메인 전문 지식을 활용하여 원시 데이터를 머신러닝 알고리즘이 하위 패턴을 더 잘 파악할 수 있는 형태로 변환하는 기술입니다. 이 과정에는 기존 변수의 조합, 변환, 생성 등이 포함되며, 모델의 예측 능력을 결정하는 핵심 단계입니다.
Summary
도메인 지식을 활용하여 새로운 피처를 생성하거나 기존 피처를 수정하여 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 관행입니다.
Key Concepts
- 도메인 지식
- 데이터 변환
- 모델 성능
- 변수 생성
Use Cases
- 회귀 모델 정확도 향상
- 분류 경계 강화
- 시계열 예측 최적화
Code Example
| |