머신러닝 모델의 성능은 대부분 데이터의 품질과 관련이 깊습니다. 좋은 품질의 데이터를 확보하는 것도 중요하지만, 원시 데이터(raw data)를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정, 즉 피처 엔지니어링(Feature Engineering)이 더욱 중요할 수 있습니다. 이 글에서는 피처 엔지니어링이 무엇이며, 왜 중요한지, 그리고 기본적인 피처 엔지니어링 기법에 대해 설명합니다. 피처 엔지니어링이란? 피처 엔지니어링은 주어진 원시 데이터를 머신러닝 모델이 효과적으로 작동할 수 있는 피처(Feature) 혹은 변수로 변환하는 과정입니다. 이 과정에는 불필요한 정보의 제거, 유용한 정보의 추출 및 변환, 그리고 모델의 학습 과정에서 더 잘 작동할 수 있도록 데이터를 조정하는 작업이 포함됩니다. 피처 ..
