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머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필수적입니다. 이 데이터는 크게 피처(Feature)와 레이블(Label)로 구성되는데, 이 둘은 머신러닝 모델의 학습과 예측에 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 피처와 레이블의 차이점을 명확히 설명하고, 몇 가지 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.✨ 피처(Feature)란 무엇인가?피처(Feature)는 머신러닝 모델이 학습할 때 사용되는 입력 변수 또는 속성을 의미합니다. 각 피처는 데이터의 특정 측면을 나타내며, 모델은 이러한 피처들을 분석하여 패턴을 학습하고 예측을 수행합니다. 피처는 독립 변수(Independent Variable) 또는 설명 변수(Explanatory Variable)라고도 불립니다.피처는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태를..

머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 있어, 데이터 자체만큼 중요한 요소가 바로 Feature Engineering(특성 공학)이다. 특히, 해당 분야에 대한 깊은 이해, 즉 도메인 지식은 더욱 효과적인 Feature Engineering을 가능하게 한다. 이 글에서는 도메인 지식을 활용하여 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 Feature Engineering 기법들을 살펴본다.🔑 핵심 용어 (Key Terms):Feature Engineering (특성 공학): 머신러닝 모델의 입력으로 사용될 데이터를 변환하고 개선하는 과정.Domain Knowledge (도메인 지식): 특정 분야에 대한 전문적인 지식과 이해.Machine Learning (머신러닝): 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 알고리즘 ..