프로젝트/방법론명:

특징엔지니어링

유형:

데이터 처리 및 분석 방법론

개요:

특징엔지니어링은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 원시 데이터를 유용한 입력 변수로 변환하는 과정입니다.

추진/개발 주체:

데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어

추진 시기:

머신러닝이 본격적으로 활용되기 시작한 2000년대 초반부터

적용 분야:

금융, 의료, 마케팅, 제조 등 머신러닝이 적용되는 다양한 산업 분야

핵심 내용 및 구성:

특징엔지니어링은 데이터의 품질을 높이고 모델의 예측력을 강화하기 위해 데이터를 변환하고 선택하는 과정을 포함합니다. 이 과정은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다. 첫째, 도메인 지식을 활용하여 원시 데이터를 분석하고, 유의미한 특징을 식별합니다. 둘째, 식별된 특징을 기반으로 새로운 변수를 생성하거나 기존 변수를 변환합니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 요일이나 월로 변환하거나, 텍스트 데이터를 빈도 기반의 수치형 데이터로 변환할 수 있습니다. 셋째, 생성된 특징 중 모델의 성능에 기여하지 않는 특징을 제거하거나, 과적합을 방지하기 위해 특징의 수를 줄이는 과정을 거칩니다. 이를 통해 모델의 복잡성을 줄이고, 예측 성능을 최적화할 수 있습니다.

성과 및 영향:

특징엔지니어링은 모델의 성능을 크게 향상시키며, 데이터의 해석 가능성을 높여 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 기여합니다.

관련 사례:

금융 분야에서 대출 승인 모델의 성능을 높이기 위해 고객의 신용 점수, 소득 수준, 대출 이력 등을 특징으로 활용한 사례가 있습니다.

이칭(alias):

피처 엔지니어링

참고 정보:

특징엔지니어링은 데이터 전처리와 밀접한 관련이 있으며, 다양한 머신러닝 알고리즘과 함께 사용됩니다. 관련 서적 및 온라인 강좌에서 구체적인 기법과 사례를 확인할 수 있습니다.