피처 엔지니어링피처 엔지니어링은 머신러닝 모델링의 첫 번째 단계로, 원시 데이터(raw data)에서 유용한 특징(Feature)를 추출하는 과정이다. 이 과정을 통해 생성된 데이터셋을 기반으로 모델을 학습시키게 되며, 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환하고 예측 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 피처 엔지니어링의 중요성피쳐 엔지니어링은 모델의 성능을 결정짓는 중요한 역할을 한다. 적절한 피처 선택과 가공 방법에 따라 모델의 예측 능력이 달라질 수 있다. 모델이 데이터 패턴을 더 잘 이해하고 학습할 수 있도록 적절한 기법을 사용하여야 한다. 피처 엔지니어링의 종류1. Scaling2. 결측값 처리3. 피처 생성4. 피처 선택5. 변수 변환6. 데이터 바이닝, 비닝 (Binning) 1...