feature

name	feature
description	피처 엔지니어링. 전처리된 데이터에서 인코딩, 스케일링, 파생 변수 생성, 피처 선택을 수행하는 노트북을 생성한다. 트리거: "dalykit:feature", "피처 엔지니어링".
user_invocable	true

Feature (피처 엔지니어링)

활성 kit 기준으로 feature/ 폴더에 노트북, 결과 JSON, featured.csv, 보고서를 저장한다.

사용법

dalykit:feature
dalykit:feature kits/k1/clean/cleaned.csv
dalykit:feature select
dalykit:feature select kits/k1/feature/featured.csv
dalykit:feature report

사전 조건

• dalykit/config/active.json이 있어야 한다
• 입력 데이터가 있어야 한다
  • 기본: dalykit/kits/{kit}/clean/cleaned.csv
  • 선택: 사용자가 지정한 CSV 경로
• 필요 시 EDA, clean, stat 보고서를 함께 참조한다

경로 규칙

항목	경로
stage 디렉토리	dalykit/kits/{kit}/feature/
노트북	dalykit/kits/{kit}/feature/feature_pipeline.ipynb
결과 JSON	dalykit/kits/{kit}/feature/feature_results.json
결과 데이터	dalykit/kits/{kit}/feature/featured.csv
선택 스크립트	dalykit/kits/{kit}/feature/feature_select.py
선택 결과 JSON	dalykit/kits/{kit}/feature/feature_select_results.json
추천 피처 목록	dalykit/kits/{kit}/feature/selected_features.txt
보고서	dalykit/kits/{kit}/feature/feature_report.md
시각화	dalykit/kits/{kit}/feature/figures/

워크플로우

dalykit:feature

1. 활성 kit 확인
2. 인자 없으면 현재 kit의 clean/cleaned.csv를 사용한다
3. 인자 있으면 해당 CSV를 입력으로 사용하고, 입력 출처를 manifest에 기록한다
4. 기존 EDA, clean, stat 보고서가 있으면 함께 읽는다
5. CELL_PATTERNS.md를 참조해 노트북 생성
6. 노트북은 인코딩·스케일링·파생 변수·피처 제거 셀 끝마다 feature_results.json을 중간 저장하도록 구성한다

dalykit:feature select

1. 활성 kit 확인
2. 인자 없으면 현재 kit의 feature/featured.csv를 사용한다
3. 인자 있으면 해당 CSV를 입력으로 사용하고 입력 출처를 기록한다
4. task type과 target을 확인하고 CV 전략을 자동 선택한다
5. 경량 모델 1개로 후보 피처 중요도를 계산한 뒤 greedy_forward로 조합을 비교한다
6. feature_select.py, feature_select_results.json, selected_features.txt를 저장한다
7. featured.csv는 자동으로 덮어쓰지 않는다

dalykit:feature report

1. feature_results.json을 읽는다
2. feature_select_results.json이 있으면 함께 읽는다
3. REPORT_GUIDE.md를 참조해 보고서를 생성한다
4. feature_report.md에 저장한다
5. active.json.stages_completed와 artifacts.feature_data를 갱신한다

완료 기준

• dalykit:feature는 노트북 생성만 수행하므로 완료 단계로 기록하지 않는다
• dalykit:feature select는 보조 분석이므로 완료 단계로 기록하지 않는다
• dalykit:feature report까지 생성되어야 feature 단계 완료로 본다

규칙

1. 결과 데이터 파일명은 항상 featured.csv
2. figures는 feature/figures/에 저장한다
3. 입력이 다른 kit 산출물이면 출처를 현재 kit의 manifest.json에 남긴다
4. feature select는 추천 결과만 남기고 featured.csv를 자동 수정하지 않는다
5. 셀 단위 저장은 feature_results.json을 덮어쓰는 방식으로 누적한다