피처 스케일링 썸네일형 리스트형 특성 공학(Feature Engineering)의 중요성과 방법 🔍 서론: 왜 특성 공학이 중요한가?머신러닝 모델의 성능은 데이터의 양과 질에 크게 의존합니다. 특히 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환하고 구성하는 과정, 즉 **특성 공학(Feature Engineering)**은 알고리즘보다도 더 중요한 역할을 합니다. 동일한 모델이라도 특성 선택과 생성이 잘 이루어지면 훨씬 더 높은 성능을 발휘할 수 있기 때문입니다.많은 데이터 과학자들이 “쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)”는 말을 사용하는 이유도 바로 이 때문입니다. 아무리 복잡한 알고리즘이라도 입력 특성이 엉망이면 좋은 결과를 기대할 수 없습니다.📌 특성 공학(Feature Engineering)이란?특성 공학이란 모델의 입력으로 사용될 데이터를 분석, .. 더보기 이전 1 다음
