Feature Engineering

Feature Engineering: 데이터의 가치를 극대화하는 기술

목차

• Feature Engineering이란?
• Feature Engineering이 중요한 이유
• Feature Engineering의 주요 기법과 예시
• Feature Engineering의 실제 사례
• Feature Engineering을 효과적으로 수행하는 방법
• Feature Engineering을 잘 활용하기 위한 전략

1. Feature Engineering이란?

Feature Engineering(특성 공학)은 머신러닝 모델의 성능을 향상기 위해 원본 데이터를 가공하고 변형하는 과정입니다. 좋은 특징을 만드는 것은 모델의 성능을 좌우하는 중요한 요소이며, 도메인 지식과 데이터 분석 역량이 필수적으로 요구됩니다.

 

2. Feature Engineering이 중요한 이유

많은 경우, 머신러닝 모델의 성능은 알고리즘 자체보다 데이터를 어떻게 다루느냐에 의해 결정됩니다. 좋은 특징을 만들어 내면 간단한 모델도 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 제대로 정제되지 않거나 의미 있는 특징이 추출되지 않으면, 아무리 복잡한 모델이라도 좋은 결과를 내기 어렵습니다.

3. Feature Engineering의 주요 기법과 예시

3.1 데이터 정제 및 전처리

데이터의 품질이 좋지 않다면 머신러닝 모델의 성능도 낮아집니다. 데이터 정제 과정은 결측치 처리, 이상치 탐지 및 제거, 중복 데이터 제거 등의 작업을 포함합니다.

예시:

• 결측치 처리: 평균값 또는 중앙값으로 채우기
• 이상치 탐지: Z-score 또는 IQR(Interquartile Range) 기법 활용

3.2 특징 선택(Feature Selection)

모든 특성이 모델 성능에 도움이 되는 것은 아닙니다. 불필요한 특성을 제거하면 모델의 복잡도를 줄이고 과적합을 방지할 수 있습니다.

예시:

• 분산이 낮은 특성 제거 (Variance Thresholding)
• 상관관계 분석을 통한 중복 특성 제거
• Lasso Regression을 활용한 특성 선택

3.3 특징 추출(Feature Extraction)

고차원의 데이터를 보다 유용한 저차원 표현으로 변환하는 과정입니다.

예시:

• PCA(주성분 분석)를 활용한 차원 축소
• Word2Vec을 활용한 텍스트 데이터 임베딩

3.4 특징 생성(Feature Creation)

새로운 특징을 만들어 모델이 더 많은 패턴을 학습할 수 있도록 합니다.

예시:

• 날짜 데이터에서 요일, 월, 계절 정보 추출
• 카테고리 변수를 One-Hot Encoding으로 변환
• 수치형 변수를 조합하여 새로운 변수 생성 (예: 속도 = 거리 / 시간)

3.5 스케일링과 정규화

모델 학습의 속도를 높이고, 일부 알고리즘(예: KNN, SVM 등)의 성능을 개선하기 위해 데이터의 크기를 조정하는 과정입니다.

예시:

• Min-Max Scaling을 활용한 0-1 범위 정규화
• Standard Scaling을 통한 평균 0, 분산 1의 정규화

4. Feature Engineering의 실제 사례

사례 1: 고객 이탈 예측 모델

은행 고객 데이터를 활용하여 고객의 이탈 여부를 예측하는 모델을 만들 때, 단순한 거래 데이터만 사용하는 것이 아니라, 평균 거래 금액, 특정 기간 내의 거래 횟수, 계좌 개설 이후의 기간 등을 추가적인 특성으로 생성할 수 있습니다.

사례 2: 부동산 가격 예측

부동산 데이터를 이용하여 주택 가격을 예측할 때, 단순한 위치 정보뿐만 아니라 주변 상권 정보, 교통 접근성, 학군 등과 같은 추가적인 특성을 만들어 모델의 성능을 높일 수 있습니다.

5. Feature Engineering을 효과적으로 수행하는 방법

• 도메인 지식을 활용하라: 데이터를 가장 잘 이해하는 사람은 해당 분야의 전문가입니다.
• EDA(탐색적 데이터 분석)를 적극 활용하라: 데이터를 시각화하고 관계를 분석하여 의미 있는 특성을 찾을 수 있습니다.
• 자동화된 Feature Engineering 기법을 활용하라: FeatureTools, AutoFeat 같은 라이브러리를 사용하면 자동으로 강력한 특성을 생성할 수 있습니다.
• 모델 성능 평가를 반복하라: 새로운 특징을 추가하거나 제거하면서 모델 성능을 지속적해서 평가해야 합니다.

6. Feature Engineering을 잘 활용하기 위한 전략

Feature Engineering은 단순한 기술적 과정이 아니라, 데이터를 이해하고 의미 있는 패턴을 찾아내는 창의적인 과정입니다. 좋은 Feature Engineering을 수행하면 복잡한 모델을 사용하지 않아도 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 따라서 데이터를 깊이 분석하고, 지속적해서 실험하며 최적의 특징을 찾는 것이 중요합니다.