반응형 Feature selection1 Feature Engineering 기법 Feature Engineering의 주요 기법과 예시목차1. 데이터 정제 및 전처리2. 특징 선택 (Feature Selection)3. 특징 추출 (Feature Extraction)4. 특징 생성 (Feature Creation)5. 스케일링과 정규화Feature Engineering은 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 데이터를 변환하고 최적화하는 과정입니다. 본 문서에서는 주요 Feature Engineering 기법과 함께 구체적인 예시를 소개합니다.1. 데이터 정제 및 전처리데이터의 품질이 좋지 않다면 머신러닝 모델의 성능도 낮아질 수밖에 없습니다. 데이터 정제 과정은 결측치 처리, 이상치 탐지 및 제거, 중복 데이터 제거 등의 작업을 포함합니다. 결측치 처리:평균값 또는 중앙값으로 채우.. 2025. 3. 5. 이전 1 다음 반응형
