지도 학습 프로젝트에서 대부분의 성과는 알고리즘을 변경하는 것에서 나오지 않습니다. 알고리즘에 무엇을 입력하느냐에서 나옵니다. 피처 엔지니어링은 원시 데이터를 모델이 패턴을 더 쉽게 학습할 수 있는 표현으로 변환하는 과정입니다. 잘 수행되면, 하이퍼파라미터 튜닝이나 더 복잡한 모델을 시도하는 것보다 정확도 격차를 더 많이 줄여줍니다.이 글은 실제 프로젝트에서 꾸준히 성과를 높이는 피처 엔지니어링 기법들을 다루며, 작동하는 파이썬 코드(pandas + scikit-learn)와 성과가 실제로 어디에서 나오는지 시각적으로 보여줍니다.