Unprocessed features는 데이터 과학이나 머신러닝 분야에서 주로 사용되는 전문 용어로, 원시 데이터(raw data)에서 추출되었으나 아직 모델 학습에 적합하도록 정제, 변환, 또는 스케일링 과정을 거치지 않은 상태의 특징들을 의미합니다. 여기서 unprocessed는 '가공되지 않은', '처리되지 않은'이라는 뜻으로, 데이터가 수집된 그대로의 상태임을 나타냅니다. 반면 features는 데이터의 패턴을 설명하는 변수나 속성을 뜻합니다. 이 용어는 주로 데이터 전처리(data preprocessing) 단계 이전의 상태를 지칭할 때 사용되며, 데이터 분석가나 엔지니어들이 모델의 성능을 높이기 위해 이 특징들을 어떻게 정제하고 엔지니어링할지 고민하는 맥락에서 자주 등장합니다. 일상적인 대화보다는 기술적인 보고서나 개발 환경에서 주로 쓰이는 격식 있는 표현입니다. 유사한 표현으로는 raw features가 있으며, 이는 데이터가 전혀 가공되지 않았음을 더욱 강조합니다.