Feature Engineering은 데이터의 전처리를 통해 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 방법입니다. PolynomialFeatures 는 주어진 입력값을 기반으로, 고차항들을 추가하는 방법입니다. scikit-learn의 패키지에서 이 기능을 제공하며, 단순한 선형모델을 활용한다는 가정 하에 보다 복잡한 다항식 모델로 변환시킬 수 있기 때문에, 입력값이 적고 비선형 데이터에 대한 모델링을 수행할 때 효과적입니다. - 기본 사용 방법 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) poly.fit_transform(pd.DataFrame([3, 6, 9]..
