친구 돕기

당신의 친구 Alex는 Machine Learning 프로젝트를 진행 중인 데이터 사이언티스트예요. 현재 특징 공학에 어려움을 겪고 있으며, 모델 성능을 개선하기 위한 최선의 접근 방식이 무엇인지 확신이 없어요. 당신은 효과적으로 진행할 수 있도록 조언을 해 주려 합니다.

Alex가 고려 중인 네 가지 옵션은 다음과 같아요.

가능한 한 많은 특징을 사용하기: 데이터셋에 있는 모든 특징을 포함하면 특징이 많을수록 모델 성능이 좋아질 것이라고 생각해요.

특징 선택 도구를 조합해 실험하기: 단변량 선택, 주성분 분석(PCA), RFE(Recursive Feature Elimination) 등 다양한 특징 선택 기법을 적용해 특징 집합을 다듬으려 해요.

도메인 전문가에게 자문 구하기: 특정 문제에 가장 관련 있고 영향력이 큰 특징이 무엇인지에 대한 통찰을 제공할 수 있는 도메인 전문가에게 연락하는 방안을 고려하고 있어요.

직감을 바탕으로 수작업으로 특징 만들기: 체계적인 접근 없이, 중요해 보이는 것에 대한 본인의 직감에 따라 새로운 특징을 만들려 해요.