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머신러닝에서 차원 축소는 모델의 성능을 향상시키고, 계산 비용을 줄이며, 데이터를 시각화하는 데 필수적인 기술입니다. 이 글에서는 차원 축소의 기본 개념부터 주요 방법론, 그리고 실제 활용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다. 차원 축소를 통해 고차원 데이터를 효과적으로 다루는 방법을 익힐 수 있습니다.🤔 차원 축소란 무엇인가? (What is Dimensionality Reduction?)차원 축소는 데이터의 특성(feature) 수를 줄이는 기법입니다. 고차원 데이터는 모델 학습에 필요한 계산 비용을 증가시키고, 과적합(overfitting)을 유발할 수 있습니다. 차원 축소를 통해 이러한 문제를 해결하고, 데이터의 중요한 정보를 유지하면서도 더 효율적인 모델을 구축할 수 있습니다.고차원 데이터의 문제점..

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 모델의 성능을 향상시키는 데 있어, 관련 없는 특징들을 제거하는 특징 선택(Feature Selection)은 매우 중요한 과정입니다. 이 글에서는 특징 선택을 위한 강력한 방법 중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 소개하고, Python 코드를 통해 실제로 어떻게 구현할 수 있는지 살펴보겠습니다.✨ 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)이란?유전자 알고리즘은 생물학적 진화 과정을 모방한 최적화 알고리즘입니다. 자연 선택, 유전, 교차(crossover), 돌연변이(mutation) 등의 과정을 통해 최적의 해를 찾아나가는 방식입니다. 특징 선택에서는 각 특징의 조합을 하나의 개체(chromosome)로 보고, 모델의 성능을 개체의 적합도(fitness..