개요

피처 엔지니어링은 머신 러닝 알고리즘에 적합한 피처를 생성하는 과정입니다. 이는 원래의 데이터셋에 변형을 가해 새로운 속성을 만들거나 기존의 속성을 변형하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. scikit-learn은 피처 엔지니어링을 쉽게 수행할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.

1. 데이터 전처리

데이터 전처리는 피처 엔지니어링의 첫 단계로, 데이터를 정제하고 모델에 적합한 형태로 변환하는 작업입니다. scikit-learn은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

1.1. 피처 스케일링

데이터의 스케일이 매우 다른 경우, 일부 알고리즘은 스케일이 큰 피처에 영향을 받고 성능이 저하될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 scikit-learn은 피처 스케일링을 지원합니다. StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler 등의 클래스를 사용하여 데이터의 스케일을 조정할 수 있습니다.

1.2. 범주형 데이터 인코딩

머신 러닝 모델은 수치형 데이터를 입력으로 받기 때문에, 범주형 데이터를 수치형으로 변환해야 합니다. scikit-learn은 LabelEncoder, OneHotEncoder, OrdinalEncoder 등의 클래스를 제공하여 범주형 데이터를 적절히 인코딩할 수 있습니다.

2. 피처 선택

피처 선택은 모델 성능에 영향을 미치는 피처들 중에서 가장 중요한 피처들을 선택하는 과정입니다. scikit-learn은 다양한 피처 선택 기법을 제공합니다. 예를 들면, SelectKBest, SelectFromModel, RFE 등의 클래스를 사용할 수 있습니다.

3. 피처 생성

피처 생성은 기존의 데이터를 기반으로 새로운 피처를 생성하는 과정입니다. 예를 들어, 텍스트 데이터에서 단어의 출현 빈도를 나타내는 피처를 생성할 수 있습니다. scikit-learn은 CountVectorizer, TfidfVectorizer, PolynomialFeatures 등의 클래스를 사용하여 다양한 피처 생성 기법을 지원합니다.

4. 예시 코드

아래는 scikit-learn을 사용하여 피처 엔지니어링을 수행하는 예시 코드입니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 데이터 전처리 (피처 스케일링)
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 피처 선택
selector = SelectKBest(k=10)
selected_features = selector.fit_transform(data, target)

# 피처 생성
vectorizer = CountVectorizer()
word_counts = vectorizer.fit_transform(text_data)

결론

scikit-learn은 피처 엔지니어링을 쉽게 수행할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 데이터 전처리, 피처 선택, 피처 생성 등의 작업을 통해 머신 러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.