피처 엔지니어링을 통한 더 나은 분석 기술: 전체 가이드

 

오늘날의 데이터 중심 세계에서 기업과 조직은 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 점점 더 데이터 분석에 의존하고 있습니다. 그러나 단순히 대규모 데이터 세트에서 액세스하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 최대한 활용하려면 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 피처 엔지니어링은 분석가가 원시 데이터에서 가장 관련성이 높은 정보를 추출하여 더 나은 예측 모델과 더 정확한 통찰력으로 얻을 수 있도록 도와주는 기술 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 피처 엔지니어링이 무엇인지, 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보고 Python 코드 예제를 제공합니다.

 

 

 

피처 엔지니어링이란 무엇일까요?

 

피처 엔지니어링은 새로운 피처를 만들거나 기존 피처를 수정하여 원시 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다. 이는 데이터 전처리의 중요한 단계이며 예측 모델링의 성공에 중요한 역할을 합니다. 간단히 말해서 피처 엔지니어링은 기계 학습 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위해 변수를 선택하고 변환하는 기술입니다. 이는 기존 변수에서 새 변수를 만들고 변수를 확장하고 변수를 변환하여 수행됩니다.

 

 

 

 

피처 엔지니어링 기술의 예

 

1. Scaling - 변수를 비교할 수 있도록 스케일링합니다.

2. One-hot encoding - 범주형 변수를 숫자 형식으로 변환합니다.

3. Binning - 노이즈를 줄이기 위해 데이터를 그룹화합니다.

4. Imputation - 합리적인 추정치로 누락된 데이터를 채웁니다.

5. Feature selection - 모델에 가장 관련성이 높은 피처를 선택합니다.

 

 

 

 

파이썬 코드 예

 

주택 가격에 대한 정보가 포함된 데이터 세트로 작업하는 예를 살펴보겠습니다. 데이터 세트에는 방의 수, 집의 나이, 위치와 같은 다양한 피처가 포함되어 있습니다. 피처 엔지니어링 기술을 사용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

먼저 필요한 라이브러리를 가져오고 데이터세트를 로드합니다.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

df = pd.read_csv('housing_dataset.csv')

 

 

다음으로 방의 수와 집의 평방 피트를 결합하여 새로운 피처를 만듭니다.

df['room_size'] = df['rooms'] + df['square_footage']

 

 

또한 위치 변수에 대해 원-핫 인코딩을 수행합니다.

location_dummies = pd.get_dummies(df['location'])
df = pd.concat([df, location_dummis], axis=1)

 

 

 

마지막으로 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할하고 선형 회귀 모델을 교육 데이터에 맞춥니다.

X = df.drop(['price', 'location'], axis=1)
y = df['price']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

 

 

 

 

 

평가 지표

 

피처를 설계한 후에는 모델의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 분류 모델에 대한 몇 가지 일반적인 평가 메트릭에는 accuracy, precision, recall, F1 score가 포함됩니다. 혼동 행렬은 모델의 성능을 시각화하는 데 유용한 도구이기도 합니다.