피처 엔지니어링이 왜 그렇게 중요한가요? 이 책에서 피처 엔지니어링을 어떻게 다루고 있나요?

피처 엔지니어링은 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 모델에 입력되는 데이터를 적절하게 변환하고 조합함으로써, 모델이 더 나은 예측을 할 수 있도록 돕기 때문입니다. 《데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝》에서는 피처 엔지니어링의 중요성을 강조하며, 각 알고리즘을 학습하는 과정에서 데이터 분석과 전처리 단계를 상세하게 다룹니다. 예를 들어, 결측치 처리, 이상치 제거, 스케일링, 인코딩 등 다양한 피처 엔지니어링 기법을 소개하고, 실제 데이터를 활용하여 각 기법이 모델 성능에 미치는 영향을 직접 확인해볼 수 있도록 안내합니다. 또한, 단순히 기술적인 방법론만 설명하는 것이 아니라, 어떤 상황에서 어떤 기법을 적용해야 하는지에 대한 직관적인 설명과 함께 다양한 예시를 제공하여, 독자 스스로가 데이터에 알맞은 피처 엔지니어링 전략을 고안할 수 있도록 돕습니다. 더 나은 머신러닝 모델을 만들고 싶다면, 이 책에서 소개하는 피처 엔지니어링 기법들을 꼭 익혀보세요.