데이터 공부기록

0. 들어가기에 앞서 0-1 ' 아무리 재주가 좋은 부인이라도 쌀이없으면, 밥을 지을 수 없다.' ML 에서 Data 와 Featrue는 쌀에 해당하고, Model 과 algorithm은 '부인'에 해당한다. 충분한 Data 와 Featrue가 없다면 아무리 좋은 Model 구조를 가졌다고 해도, 만족할만한 결과를 얻을 수 없다. = [Garbage in, garbage out] 0-2 피처 엔지니어링 이란, 이름에서 알수 있듯이 최초 데이터에 대해 일련의 공정 처리를 가해 피처로 만들어 알고리즘과 모델에서 INPUT(입력) 값으로 사용하는 것 본질적으로 피처 엔지니어링은 데이터를 표현하는 과정, 더 실용적인 관점에서 본다면, 피처 엔지니어링의 목적은 데이터의 Noise와 잉여 성분을 제거하고 더 효율적..