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2장 정형 데이터마이닝_변수선택(Feature Selection)

변수선택(Feature Selection) 1. 언제사용? - 데이터의 독립변수(=x) 중 y값에 가장 관련성이 높은 변수(feature)만을 선정하는 방법 - 변수를 선택하면 모델의 정확도 향상 및 성능 향상을 기대해 볼 수 있음 2. 종류 - Filter Method • 각각의 변수들에 대해 통계적인 점수를 부여 → 이 점수를 바탕으로 변수의 순위를 매기고 변수 선택 ex) Chi squared test, information gain, correlation coefficient scores 등 - Wrapper Method • 변수간의 상호 작용을 감지 할 수 있도록 변수의 일부만을 모델링에 사용한 후 그 결과를 평가하는 작업을 반복하면서 변수를 선택해 나가는 방법 ex) Recursive feat..
ADP/이론 2019. 11. 13. 20:44
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