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Feature Selection, Model Stacking
Feature Selection- 자동 또는 수동으로 피쳐를 선택하는 프로세스- 가장 크게 기여하는 변수들을 선택- 예측하고자 하는 변수들에 가장 크게 기여하는 변수들을 선택- 모든 피쳐를 쓰는게 아니라, 좋은 서브셋을 선택 좋은 피쳐?- 깔끔한 클래스 바운더리를 가져야 함- 피쳐의 중요성 = 피쳐 파워 + 상호작용 파워 Filter method- 모든 피쳐를 평가하고 최고 n개 피쳐 고르기- 쉽고 빠름- 피쳐간 인터렉션을 고려하지 않는다는 문제 Feature subset selction- Foward selction : 좋은 피쳐를 추가해 나가는 방식- Backword emimination : 안좋은 피쳐를 빼가는 방식 import pandas as pdimport numpy as npfrom skle..
학부/딥러닝
2025. 10. 18. 17:11