피처 추출 (Feature Extraction)

term_id: feature_extraction

Category: basic_concepts

Definition

피처 추출은 원시 데이터를 예측 모델이 더 잘 이해할 수 있는 피처 세트로 변환하여 모델의 정확도를 높이는 기술입니다. 이 기법은 데이터의 차원을 줄이고 노이즈를 제거하며, 문제의 본질을 더 잘 나타내는 표현을 만들어냅니다.

Summary

차원을 축소하고 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 원시 데이터에서 의미 있는 정보를 도출하는 과정입니다.

Key Concepts

차원 축소
원시 데이터 변환
패턴 인식
주성분

Use Cases

이미지 인식 작업
자연어 처리
오디오 신호 처리

Code Example

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from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
reduced_data = pca.fit_transform(raw_data)