Hippo's data

데이터에는 다양한 칼럼으로 이루어진 변수들이 존재하는데요 어떠한 변수들을 모델학습에 사용하느냐에 따라서 모델의 성능이 달라지곤 합니다 이 경우 사용할 수 있는 변수 선택(Feature selection) 방법들을 소개해보겠습니다! 1. RFE (Recursive Feature Elimination) -> 변수중요도(예: 회귀 계수, 결정 트리에서의 Gini importance 등)를 기반으로 원하는 변수 수에 도달할 때까지 중요하지 않은 변수를 재귀적으로 제거 -> 재귀적이라는 단어가 왜 쓰였나? 전체 변수 학습 -> 변수 중요도 가장 낮은 변수 삭제 -> 남은 변수 학습 (원하는 변수 수까지 반복) # 선택된 최종 변수는 모델 예측에 가장 큰 영향을 주는 특성 / 점수 지표가 가장 높음 from skl..