피처 엔지니어링

문제 설명

주어진 데이터셋에 대해 다양한 피처 엔지니어링 기법을 적용하세요.

데이터셋

e-commerce 고객 데이터:
- customer_id
- age
- gender
- income
- signup_date
- last_purchase_date
- purchase_count
- total_spent
- product_categories (list)
- city

구현할 변환

1. 수치형: 정규화, 표준화, 로그 변환, 비닝
2. 범주형: One-hot, Label, Target encoding
3. 날짜: 요일, 월, 분기, 경과일
4. 텍스트/리스트: Count, TF-IDF
5. 파생 피처: 비율, 상호작용, 다항식

평가 기준

• 변환 정확성
• 데이터 누수 방지
• 재사용 가능한 파이프라인