랜덤포레스트

[라이트 머신러닝] Session 12. 순차 특성 선택 알고리즘과 랜덤 포레스트 특성 중요도 사용

이번 세션에서는 순차 특성 선택을 하는 방법과 랜덤 포레스트에서 특성 중요도를 사용하는 방법을 알아보겠습니다. 가볼까요? 1. 순차 특성 선택 알고리즘 모델 복잡도를 줄이는 방법을 Session 11에서 소개했었는데요, 다른 방법은 특성 선택을 통한 차원 축소(dimensionality reduction)가 있습니다. 규제가 없는 모델에서 유용하죠. 차원 축소에는 주요 카테고리인 특성 선택(feature selection)과 특성 추출(feature extraction)이 있습니다. 특성 선택은 특성 중에서 선택하는 것이고, 추출은 특성에서 얻은 정보들로 새 특성을 만드는 것입니다. 특성 선택에 있어서 중요한 것은 문제에 가장 관련이 높은 특성 부분집합을 자동선택하는 것입니다. 이번에는 특성 선택 알고리..