특성 공학과 규제특성 공학(Feature Engineering) : 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 원본 데이터를 변형하거나 새로운 특성을 생성하는 과정.주요 기법다항 특성 생성 : 데이터의 비선형 관계를 포착하기 위해 입력 변수의 제곱, 세제곱 등의 다항식 변수를 추가하는 기법.표준화(Standardization)와 정규화(Normalization)표준화 : 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 데이터를 변환해서 모델이 특정 변수에 치우치지 않게 한다.정규화 : 데이터의 스케일을 0 ~ 1 범위로 변환해서 학습을 안정적으로 만든다.불필요한 특성 제거 : 상관관계가 낮거나, 중요도가 낮은 특성을 제거해서 과적합을 방지하고, 학습 속도를 향상시킨다.차원 축소 : 고차원의 데이터를 저차원으로 변환하여 학..
