특성공학1 특성공학 (Feature Engineering) 언더피팅 / 오버피팅 1. 특성 공학 (Feature Engineering, 피처 엔지니어링) 머신러닝의 기본적인 알고리즘은 Supervised, Unsupervised, Reinforcement가 있다. Supervised 알고리즘은 target value, 출력값을 갖는 데이터 세트를 분석할 때 사용하는 알고리즘이며, 결과값이 수치형이면 회귀, 범주형이면 분류로 나뉜다. Supervised 알고리즘에서 피처 엔지니어링은 현업에서 매우 중요하다. 피처 엔지니어링 개념이 최근들어 많이 이슈가 되고 있다. 실제로 일을 해본 사람들은 왜 중요한지 아는데, 처음 시작하는 사람은 알고리즘에만 집중한다. 알고리즘에 따라 데이터 변환이 종속되므로 알고리즘 특성을 잘 이해하고 있어야 전처리를 어떻게 할지 결정된다. 알고리즘을 이해했다고 .. 2023. 4. 20. 이전 1 다음
