Feature selection 의 효과 : 학습시간 감소, 모델 분산 감소, 결과 해석 용이함
Feature selection 방법 : 독립 변수 중 중복되거나 종속 변수와 관련 없는 것은 제거
1. Wrapper Method
: Feature 의 조합을 바꿔가면서 반복 평가 후 최적의 조합을 찾아내는 것
시간이 오래걸림, overfitting 가능성 높음
2. Filter Method
: 전처리 후 통계적 방법으로 Feature 를 선택함
종속변수와 독립변수 간 상관계수를 이용함
3. Embedde Method
: 알고리즘 모델에 Feature selection 기능이 포함 됨
(Decision Tree, Lasso Regression, Ridge Regression)
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