728x90 ML_DevOps1 [PYTHON] Feature Engineering 파이프라인 모듈화 방법 7가지와 하드코딩 해결 차이점 데이터 분석가와 머신러닝 엔지니어가 겪는 가장 흔한 악몽 중 하나는 "훈련 데이터(Train)에서는 잘 작동하던 전처리 코드가 추론(Inference) 단계에서 에러를 뿜거나 성능이 급락하는 현상"입니다. 이는 전처리 단계와 모델 학습 단계가 파편화되어 있기 때문에 발생하는 고질적인 문제입니다. 특히 결측치 처리, 스케일링, 인코딩을 데이터프레임 단위로 수동 관리하면 'Data Leakage(데이터 누수)' 문제에서 자유로울 수 없습니다. 본 포스팅에서는 Scikit-learn(Sklearn) Pipeline을 활용하여 지저분한 전처리 과정을 하나의 깔끔한 모듈로 통합하고, 이를 통해 모델의 재현성을 확보하는 전문적인 엔지니어링 전략을 제시합니다.1. 하드코딩 방식과 Pipeline 모듈화 방식의 치명적.. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 728x90
