특징 생성

# 특징생성

 

## 모델과 특징

 

### GBDT

값의 대/소관계만 봄 (절대값을 보지 않음)

변수의 범위(Scale) 및 분포를 크게 신경쓰지 않음

 

결측 처리 가능 (DNN은 처리 불가)

decision tree 내 분기의 반복으로 변수간 상호작용을 반영

 

범주형 변수(OHE)이 아닌 label encoding을 해도 학습 가능

 

 

### 신경망

값의 범위에 영향(성능에 영향)

결측이 없어야 함

layer간의 결합을 통한 변수간 상호작용 반영