이상치 처리

특성 공학의 핵심 요소와 유의사항들을 알아봅시다.

특성 공학은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 가공하고 변형하는 과정을 말합니다. 특성 공학은 데이터의 패턴과 관계를 더 잘 파악할 수 있도록 도와주며, 모델의 학습에 도움이 되는 적절한 특성들을 추출하거나 생성합니다. 이를 통해 모델의 정확도를 높이고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 및 예측 모델의 품질을 높일 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.