Python에서 데이터 분석을 위한 새로운 피처를 만드는 방법

 

데이터에서 새로운 통찰력을 얻고 싶습니까? 새로운 피처를 생성하면 숨겨진 패턴과 연결를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 게시물에서는 Python을 사용하여 데이터 분석을 위한 새로운 피처를 생성하는 방법을 보여줍니다.

 

 

 

 

1단계: 문제 정의

 

시작하기 전에 해결하려는 문제를 정의하는 것이 중요합니다. 어떤 질문에 대답하려고 합니까? 우리가 얻고자 하는 통찰력은 무엇입니까? 문제를 명확하게 이해하면 어떤 새로운 피처가 유용할 수 있는지 생각할 수 있습니다.

 

 

 

 

2단계: 해당 데이터 식별

 

다음으로 새 피처를 만드는 데 유용한 데이터를 식별해야 합니다. 여기에는 원래 데이터와 혼합될 수 있는 데이터 세트 또는 외부 데이터 소스의 피처가 포함될 수 있습니다.

 

 

 

 

3단계: 피처 엔지니어링

 

이제 즐거운 부분인 피처 엔지니어링이 옵니다! 여기에서 Python을 사용하여 2단계에서 연결한 적용 가능한 데이터를 기반으로 새로운 피처를 생성합니다. 피처 엔지니어링을 위한 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

 

• 집계: 기존 피처를 합산하여 새 피처를 생성(예: sum, mean, max)
• 변환: 기존 피처를 변환하여 새로운 피처를 생성(예: 로그, 제곱근, z-score)
• Interaction: 2개 이상의 피처(예: 제품, 비율)를 결합하여 새로운 피처를 생성

 

 

 

 

4단계: 평가 및 반복

 

새 피처를 만든 후에는 그 효과를 평가하는 것이 중요합니다. 새로운 통찰력을 제공하거나 모델 성능을 개선합니까? 그렇지 않은 경우 다른 피처 엔지니어링 방법을 반복하고 시도하거나 기존 피처에 조정해야 할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

요약하면 Python에서 새로운 피처를 생성하는 것은 데이터 분석을 위한 중요한 도구가 될 수 있습니다. 이 네 가지 방법(문제 정의, 적용 가능한 데이터 식별, 피처 엔지니어링 및 평가)을 따르면 새로운 통찰력을 발견하고 모델을 개선할 수 있습니다.