1장. 머신 러닝 기능 및 기능 저장소 개요

머신러닝에서 필드라고도 하는 기능은 개별 측정 가능한 속성입니다. 기능은 예측 모델에 대한 입력 신호로 사용됩니다. 예를 들어, 은행의 융자국이 융합에 대한 승인을 받아야 하는지 여부를 예측하려고 하는 경우, 이전에 융합을 요청했는지 또는 현재 얼마나 많은 신용카드 부채를 보유하고 있는지에 대한 유용한 기능이 될 수 있습니다.

기능은 머신러닝 모델이 세계의 패턴을 이해하는 데 도움이 되는 데이터입니다. 기능 엔지니어링은 원시 데이터를 선택하여 조작하고, 학습에 사용할 수 있는 기능으로 변환하는 프로세스입니다. 표 1에 표시된 것처럼 기능은 데이터 집합의 전체 열을 나타냅니다(예: credit_score ) 및 기능 값은 기능 열의 단일 값을 나타냅니다(예: 730 ).