테크놀로지는 데이터 과학 공정의 중요한 단계입니다. 모델 성능을 향상시키는 의미있는 기능으로 원료 데이터를 변환하는 것이 포함됩니다. 실제 데이터 조작과 이론적 이해를 향상시키는 것은 효과적인 기능 공학에 필수적입니다.

Theoretical Foundations of Feature Engineering(주)는 다음과 같은 내용을 담고 있습니다.

기능 선택과 생성 뒤에 원리를 이해하는 것은 더 나은 특징을 디자인하는 데 도움이. 상관 관계와 같은 개념, 다양하고, 도메인 지식은 프로세스를 안내합니다. 이 이론적 지식은 대부분의 유익한 기능의 식별을위한 프레임 워크를 제공합니다.

Practical Data Manipulation 기술

데이터가 불필요한 값과 인코딩된 categorical 변수를 처리하는 것은 실제 기술이 결합됩니다. 데이터 조작은 변형을 통해 새로운 기능을 생성하고 있습니다. 이러한 단계는 데이터가 모델링에 적합하며 모델 정확도에 크게 영향을 줄 수 있다는 것을 보증합니다.

학습 이론 및 연습

효과적인 기능 엔지니어링은 손전등 데이터 조작을 가진 이론적인 통찰력을 결합합니다. 예를 들어, 도메인 지식은 새로운 기능을 제안할 수 있으며, 데이터 중심 방법들은 유용성을 검증합니다. 이 테스트 및 검증은 최적의 모델 성능에 대한 refine 기능을 지원합니다.

  • 데이터 및 도메인 상황에 대한 이해
  • statistical 기술을 적용하여 기능 선택
  • Data 준비를 위한 인코딩 및 스케일링 사용
  • 기능 변혁을 가진 Experiment
  • 모델 성능에 따른 검증된 기능