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📚 기술 및 컴퓨터 퀴즈 해설
Q. 데이터 사이언스에서 "피처 엔지니어링(Feature Engineering)"의 목적은 무엇인가요?
피처 엔지니어링(Feature Engineering)은 원시 데이터에서 머신러닝 모델의 학습에 유용한 특징(feature)을 추출하고 변환하는 과정입니다. 데이터 사이언스에서 '데이터를 어떻게 가공하느냐'가 모델 성능의 80%를 결정한다는 말이 있을 정도로 핵심적인 단계입니다. 예를 들어 주택 가격 예측 모델에서 '건축년도' 원시 데이터를 '건물 나이(현재년도-건축년도)'로 변환하거나, '주소' 데이터에서 '강남 여부(0/1)'라는 새 특징을 만들어내는 것이 피처 엔지니어링입니다. 텍스트 데이터에서 단어 빈도(TF-IDF)를 추출하거나, 날짜에서 요일·분기를 파생시키거나, 여러 변수를 조합하여 새 변수를 만드는 것도 포함됩니다. 최근에는 딥러닝이 자동으로 특징을 학습하는 경우도 있지만, 정형 데이터에서는 여전히 수동 피처 엔지니어링이 중요합니다.
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