정형데이터 분석에서 feature selection하는 몇가지 방법

1. introduction 머신러닝 모델에서 직접 사용할 feature를 선택하는 과정 머신러닝 모델이 target변수를 예측하는데 유용한 feature와 유용하지 않은 feature를 구분해서 유용한 feature를 선택하는 과정 feature selection을 하면 모델의 복잡도를 낮춰주고 overfitting을 방지하며 속도를 높여주는 효과 그다지 도움이 되지 않는 noise feature를 제거하면 모델 성능이 오를 수도 있음 2. filter method model과는 상관없이 통계적인 측정방법으로 feature들의 상관관계를 알아내어 selection을 하는 방식 feature간의 상관계수를 이용하는 이 방식이 모델에 반드시 적합하다고 보기는 어려운데 계산속도 빠르고 간단하면서 featur..