피처 엔지니어링 - 데이터 분석에서의 핵심 기법과 전략

1. 피처 엔지니어링의 개념

 

 

• 피처 엔지니어링이란 데이터 분석의 핵심 기법 중 하나로, 원시 데이터를 분석에 활용할 수 있는 형태로 가공하는 작업을 말한다.
• 피처 엔지니어링은 예측 모델의 성능을 향상시키는 핵심 요소로, 모델의 입력으로 사용되는 피처들을 최적화하고 발전시키는 작업이다.
• 피처 엔지니어링의 목표는 머신러닝 모델의 예측 정확도를 향상시키는 것으로, 데이터로부터 가치 있는 정보를 추출하여 모델이 학습하기 쉽도록 만드는 것이다.
• 이를 통해 피처 엔지니어링은 예측 모델의 성능을 높이고, 높은 품질의 예측을 가능하게 하는 중요한 전략적 요소가 된다.

 

 

2. 피처 엔지니어링의 중요성

 

 

• 피처 엔지니어링의 정의: 피처 엔지니어링은 데이터 분석 과정에서 사용되는 핵심 기법으로, 모델의 예측 능력을 향상시키기 위해 데이터의 형태를 변형하거나 새로운 피처를 만드는 작업을 말합니다.
• 피처 엔지니어링의 중요성: 피처 엔지니어링은 모델의 성능을 결정짓는 주요 요소 중 하나로, 풍부하고 유효한 피처를 생성하면 모델이 더 나은 예측을 할 수 있습니다.
• 피처 엔지니어링의 장점: 올바른 피처 엔지니어링은 모델의 정확도를 향상시키고, 과적합을 방지하며, 모델의 해석력을 높여줍니다.
• 피처 엔지니어링의 과정: 데이터 이해, 피처 생성, 피처 선택, 피처 변형, 평가 등 다양한 단계로 구성되어 있습니다.

 

 

3. 피처 엔지니어링을 위한 주요 기법

 

 

• 원핫 인코딩: 범주형 데이터를 숫자형으로 변환하는 기법
• 특성 스케일링: 각 피처의 값 범위를 일정하게 조정하여 모델 성능 개선
• 다항 특성 추가: 기존 피처들을 조합하여 새로운 피처를 만들어 모델의 복잡성 증가
• 특성 선택: 중요한 피처를 선별하여 모델의 과적합 방지
• 특성 추출: 원본 피처들을 저차원으로 압축하여 차원 축소

 

 

4. 피처 엔지니어링 전략 및 접근 방식

 

 

• 1. 비즈니스 목표 및 도메인 이해: 데이터 분석을 진행하기 전, 비즈니스 목표를 명확히 이해하고 해당 도메인에 대한 지식을 쌓는다.
• 2. 데이터 수집 및 탐색: 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고, 데이터의 특성을 탐색하여 분석할 적합한 형태로 가공한다.
• 3. 피처 생성 및 변환: 새로운 피처를 생성하거나 기존의 피처를 변환하여 모델의 성능을 향상시키는 작업을 수행한다.
• 4. 피처 선택 및 제거: 모델의 학습 및 예측에 중요한 피처를 선택하고 불필요한 피처를 제거하여 모델을 간결하게 유지한다.
• 5. 피처 스케일링 및 정규화: 피처의 값의 범위를 조절하거나 표준화하여 모델의 안정성을 확보하고 성능을 향상시킨다.

 

 

5. 피처 엔지니어링의 성공 사례 분석

 

 

• 피처 스케일링: 모델이 데이터의 크기나 단위에 영향을 받지 않도록 피처의 스케일을 조정하는 작업
• 원핫 인코딩: 범주형 피처를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하여 모델에 적용하는 방법
• 다항 피처 생성: 기존 피처의 조합을 통해 데이터를 보다 잘 설명할 수 있는 새로운 피처를 생성하는 기법
• 결측값 처리: 누락된 데이터를 보완하거나 처리하여 모델이 정확한 결과를 도출할 수 있도록 하는 작업