특성 선택은 머신 러닝 및 데이터 분석 작업에서 매우 중요한 단계입니다. 모델 성능 향상과 불필요한 특성의 제거를 통해 모델 복잡성을 줄여줄 수 있습니다. scikit-learn은 이를 위한 다양한 기능을 제공합니다.
특성 선택의 중요성
특성 선택은 머신 러닝 모델 학습에 사용되는 데이터에서 가장 중요한 특성들을 결정하는 과정입니다. 특성 선택을 통해 모델이 학습하는 데 사용되는 특성들의 수를 줄일 수 있으며, 이는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 모델 성능 개선: 중요한 특성들에 초점을 맞추면 모델이 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
- 과적합 방지: 불필요한 특성을 제거함으로써 모델의 복잡성을 줄입니다. 이는 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시킵니다.
- 계산 비용 감소: 특성 선택을 통해 모델 학습 및 예측에 사용되는 계산 비용을 줄일 수 있습니다.
scikit-learn을 이용한 특성 선택
scikit-learn은 특성 선택을 위한 다양한 알고리즘과 함수를 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
1. Univariate Feature Selection (일변량 특성 선택)
일변량 특성 선택은 각 특성을 개별적으로 평가하여 가장 관련성이 높은 특성들을 선택하는 방법입니다. SelectKBest 클래스와 함께 사용할 수 있으며, 다양한 기준에 따라 특성을 선택할 수 있습니다.
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
# 입력 데이터와 타겟 변수 설정
X, y = ...
# 특성 선택 객체 생성
selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=10)
# 특성 선택 수행
X_new = selector.fit_transform(X, y)
# 선택된 특성 확인
selected_features = selector.get_support(indices=True)
2. Recursive Feature Elimination (재귀적 특성 제거)
재귀적 특성 제거는 모델을 반복적으로 학습하고 가장 중요하지 않은 특성을 제거하는 방법입니다. RFE 클래스와 함께 사용할 수 있으며, 모델과 제거할 특성의 수를 설정할 수 있습니다.
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 입력 데이터와 타겟 변수 설정
X, y = ...
# 모델 설정
model = LinearRegression()
# 특성 선택 객체 생성
selector = RFE(estimator=model, n_features_to_select=5)
# 특성 선택 수행
X_new = selector.fit_transform(X, y)
# 선택된 특성 확인
selected_features = selector.get_support(indices=True)
3. Feature Importance (특성 중요도)
특성 중요도는 모델을 훈련한 후 특성들의 중요도를 평가하여 가장 관련성이 높은 특성들을 선택하는 방법입니다. 다양한 모델에 따라 중요도를 계산하는 방법이 다를 수 있습니다. 예를 들면, RandomForestClassifier에서는 feature_importances_ 속성을 통해 특성 중요도를 얻을 수 있습니다.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 입력 데이터와 타겟 변수 설정
X, y = ...
# 모델 설정
model = RandomForestClassifier()
# 모델 학습
model.fit(X, y)
# 특성 중요도 확인
feature_importances = model.feature_importances_
결론
scikit-learn을 사용하면 특성 선택을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. Univariate Feature Selection, Recursive Feature Elimination, 그리고 Feature Importance를 활용하여 중요한 특성을 선택하고 모델의 복잡성을 줄이세요. 나아가서 여러 알고리즘을 조합하여 다양한 특성 선택 메서드를 활용할 수도 있습니다.