머신러닝 모델 성능 향상의 비결: 피처 엔지니어링의 모든 것

핵심 기술

피처 엔지니어링은 머신러닝 모델의 성능을 결정짓는 핵심적인 데이터 준비 과정으로, 원시 데이터를 모델이 더 잘 이해하고 활용할 수 있는 형태로 가공하는 기술입니다. 이는 단순한 데이터 변환을 넘어, 도메인 지식을 활용하여 모델의 정확성, 효율성 및 해석 가능성을 향상시키는 예술이자 과학입니다.

기술적 세부사항

• 개념: 원시 데이터를 모델의 학습에 적합한 특성(feature)으로 변환하는 과정.
• 구성 요소:
  • 특성 선택 (Feature Selection): 모델 성능 향상에 기여하는 관련성 높거나 중복되지 않는 특성 선택.
  • 특성 변환 (Feature Transformation): 범주형 데이터를 수치형으로 변환(원-핫 인코딩 등)하거나, 수치형 데이터의 스케일 조정(표준화, 정규화 등)을 통해 모델의 적합성 향상.
  • 특성 생성/추출 (Feature Creation/Extraction): 기존 특성들을 조합하여 새로운 유의미한 특성 생성 (예: 비율 계산, 평균값 도출).
• 중요성: 모델의 정확성 저하, 과적합, 계산 비효율성, 해석력 저하 등의 문제 방지.
• 응용 분야: 금융(신용 평가, 사기 탐지), 의료(질병 진단, 환자 결과 예측), 리테일(제품 추천, 고객 이탈 예측), 제조(장비 고장 예측, 공정 최적화).
• 도전 과제: 도메인 전문성 요구, 데이터 편향 증폭 가능성, 높은 계산 비용, 모델 설명력 저하 우려.
• 미래 전망: 자동화된 피처 엔지니어링 기법(AutoFE)의 발전과 함께 인간 전문성의 중요성 지속.