피처 엔지니어링(Feature Engineering)은 원시 데이터에서 머신러닝 모델 성능을 극대화할 수 있는 특성(feature)을 선택·생성·변환하는 과정입니다. 도메인 지식 기반 파생 변수 생성, 정규화, 원-핫 인코딩, 임베딩, 교호작용 생성 등이 기법이며, 고전적 ML에서 가장 중요한 단계로 여겨집니다. 딥러닝은 자동 특성 추출이 강점이지만, 구조화 데이터에서는 여전히 피처 엔지니어링의 가치가 큽니다.
피처 엔지니어링(Feature Engineering)은 원시 데이터에서 머신러닝 모델 성능을 극대화할 수 있는 특성(feature)을 선택·생성·변환하는 과정입니다. 도메인 지식 기반 파생 변수 생성, 정규화, 원-핫 인코딩, 임베딩, 교호작용 생성 등이 기법이며, 고전적 ML에서 가장 중요한 단계로 여겨집니다. 딥러닝은 자동 특성 추출이 강점이지만, 구조화 데이터에서는 여전히 피처 엔지니어링의 가치가 큽니다.