Feature Engineering머신러닝 알고리즘을 작동하기 위해 데이터에 대한 도메인 지식을 활용하여 특징(feature)를 만들어내는 과정이다.머신러닝 모델을 위한 데이터 테이브르이 컬럼(특징)을 생성하거나 선택하는 작업.모델의 성능을 높이기 위해 모델에 입력할 데이터를 만들기 위해 주어진 초기 데이터로 특징을 가공하고 생성하는 전체 광정. 특징 선택(Feature Selection)특징 랭킹 또는 특징 중요도라고도 불린다.분류 모델 중 Decision Tree 같은 경우는 트리의 상단에 있을 수록 중요도가 높으므로 이를 반영하여 특징 별로 중요도를 매길 수 있다. 회귀 모델의 경우 forward selection과 backward elimination 같은 알고리즘을 통해 특징을 선택한다. 특징 ..