Feature Selection
Feature Selection (특성 선택) 이란 가지고 있는 특성 중에서 훈련에 가장 유용한 특성을 선택하는 것을 말한다. Feature Selection 과 Feature Extraction 은 다르다. Feature Selection 이 변수 A, B, C, D 중 모델이 분류하는데 가장 중요하게 사용한 변수 B, C라는 조합을 찾아내는 것이라면, Feature Extraction 은 모든 변수를 조합하여 데이터를 잘 표현할 수 있는 새로운 변수를 추출한다. 예를 들어 A, B, C, D 변수를 조합하여 a, b, c, d라는 새로운 변수를 추출한다 즉, 모델의 분류 정확도를 향상시키기 위해, 원본 데이터에서 가장 좋은 성능을 보여불 수 있는 데이터의 부분집합(Subset)을 찾아내는 방법이라는 ..
