[데이터분석] Feature Selection과 Feature Engineering 가이드
데이터 분석에서 **특성 선택(Feature Selection)**과 **특성 엔지니어링(Feature Engineering)**은 모델의 성능을 향상시키고, 예측력을 높이는 데 필수적인 단계입니다. 이 과정은 데이터를 단순히 입력하는 것이 아니라, 데이터를 최적화된 형태로 변환하여 모델이 더 정확하고 효율적으로 학습할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.이번 포스팅에서는 특성 선택과 특성 엔지니어링이 무엇인지, 그리고 어떻게 수행하는지에 대해 알아보겠습니다.1. 특성 선택(Feature Selection)이란?**특성 선택(Feature Selection)**은 모델 학습에 꼭 필요한 **중요한 특성(변수)**만 남기고, 불필요한 특성은 제거하는 과정입니다. 머신러닝 모델은 많은 특성에 노출될 때 과적합(o..
AI/머신러닝
2024. 10. 6. 00:11
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