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머신러닝에서의 피처 선택

머신러닝 모델을 구축할 때, 모든 피처를 사용하는 것이 항상 최선은 아니다. 때로는 관련 없는 피처나 중복된 피처가 모델의 성능을 저해할 수 있다. 이 글에서는 피처 선택의 중요성과 다양한 피처 선택 방법에 대해 알아본다. 피처 선택은 모델의 정확도를 높이고, 복잡도를 줄이며, 해석력을 향상시키는 데 도움이 된다.📌 피처 선택이란? (What is Feature Selection?)피처 선택은 머신러닝 모델을 구축할 때 가장 관련성이 높고 유용한 피처들의 부분집합을 선택하는 과정이다. 이는 모델의 성능을 향상시키고, 과적합을 방지하며, 모델을 더 간결하게 만들어 해석력을 높이는 데 목적이 있다. 피처 선택은 피처 엔지니어링의 중요한 부분이며, 데이터 전처리 단계에서 수행된다. 피처 선택은 단..
머신러닝 2025. 4. 12. 15:19
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