특성 공학
특성 공학은 데이터셋에서 예측 문제를 해결하기 위해 기계 학습 모델을 훈련시킬 수 있는 설명 변수를 구성하는 과정을 말합니다. 일반적으로 데이터는 여러 테이블에 분산되어 있으며, 이를 관찰값을 나타내는 행과 특성을 나타내는 열로 구성된 단일 테이블로 통합해야 합니다. 특성 공학의 목표는 관련 특성을 추출, 변환, 선택하여 모델의 예측 성능과 일반화 능력을 향상시키고, 실용적인 응용에서 더 큰 가치를 창출하는 것입니다.
특성 공학은 데이터셋에서 예측 문제를 해결하기 위해 기계 학습 모델을 훈련시킬 수 있는 설명 변수를 구성하는 과정을 말합니다. 일반적으로 데이터는 여러 테이블에 분산되어 있으며, 이를 관찰값을 나타내는 행과 특성을 나타내는 열로 구성된 단일 테이블로 통합해야 합니다. 특성 공학의 목표는 관련 특성을 추출, 변환, 선택하여 모델의 예측 성능과 일반화 능력을 향상시키고, 실용적인 응용에서 더 큰 가치를 창출하는 것입니다.