머신러닝2 변수 선택 (Feature Selection) Feature Selection이란? 모델링 시 모든 feature를 사용하는 것은 매우 비효율적이기 때문에,일부 필요한 feature만 선택해서 사용할 수 있다. 필요한 변수만 선택해서 사용하기 위해 아래와 같은 방법이 있다. - Feature Engineering : 도메인 지식을 사용하여 데이터에서 피쳐를 변형/생성 - Feature Extraction : 차원축소(PCA)등 새로운 중요 피쳐를 추출 - Feature Selection : 기존 피쳐에서 원하는 피쳐만 (변경하지 않고) 선택 Feature Engineering은 데이터 피쳐를 어떻게 유용하게 만들것인가 Feature Selection은 데이터에서 유용한 피처를 어떻게 선택할 것인가 라고 생각할 수 있다. Feature Selectio.. 2021. 11. 8. 핸즈온 머신러닝 2판 스터디 (딥러닝 파트) 8월부터 시작한 인공지능 스터디 4명이 돌아가면서 한 챕터씩 내용 정리해서 발표하기로 했다. 시작은 8월이었지만 블로그에 정리하는 걸 미루다 보니 벌써 10월 말.. 지금부터라도 차근차근 내가 공부했던 내용을 정리해야겠다. 나는 딥러닝 파트의 짝수 챕터를 맡아서 발표했지만 딥러닝 모든 파트를 공부하는 게 목적이기 때문에 블로그에는 모든 내용을 정리할 예정이다. https://github.com/rickiepark rickiepark - Overview Just a humble learner :-D. rickiepark has 66 repositories available. Follow their code on GitHub. github.com 처음에는 깃허브 코드를 보면서 설명하는 식으로 발표를 했는데 .. 2021. 10. 25. 이전 1 다음
