728x90 머신러닝전처리1 [PYTHON] Scikit-learn 파이프라인 확장을 위한 2가지 커스텀 트랜스포머 구현 방법과 데이터 누수 해결< 머신러닝 프로젝트의 성패는 모델의 알고리즘만큼이나 데이터 전처리 파이프라인(Data Preprocessing Pipeline)의 견고함에 달려 있습니다. 단순히 데이터를 정제하는 것을 넘어, 전처리 과정을 모델 학습 과정과 완벽하게 통합하지 않으면 치명적인 데이터 누수(Data Leakage)가 발생하여 모델의 성능을 오염시키게 됩니다. Scikit-learn의 Pipeline은 매우 강력하지만, 기본 제공되는 StandardScaler나 OneHotEncoder만으로는 비즈니스 특화된 복잡한 로직(예: 특정 도메인 공식 적용, 텍스트 파싱 등)을 처리하기에 부족함이 있습니다. 본 가이드에서는 BaseEstimator와 TransformerMixin을 상속받아 나만의 독창적인 커스텀 트랜스포머를 설계하는.. 2026. 3. 21. 이전 1 다음 728x90
