다차원 feature selection 방법에 대해

좋은답변 감사합니다. 단순 모델의 accuracy에만 집중해서 permutation importance에 걸리는 시간은 미처 고려하지 못한것 같습니다. 시간적 효용성도 앞으로는 고려하는 자세를 가져야겠습니다. 강의자님의 조언대로 한번 이평선같은 feature을 추가해보거나, stationary 한 feature을 추가하고, 데이터양이 방대한 특성상 preprocessing 개념의 feature enginnering을 더욱 고민하는 방향으로 진행하면 될 것 같습니다. 적극적인 feature engineering이라고 하셨는대 제가 바로 생각나는 것 중에서는 PCA 같은 차원축소 느낌의 feature extraction 정도만 생각이 나는데, 혹 selection 과 extraction이외에 할 수 있는 engineering이 있나요? 아직많이 부족하여 계속 질문을 남겨도 정말 친절히 답하여 주셔서 감사할 따름입니다.