[파이썬] fastai 피처 선택 및 추출

07 Sep 2023

fastai

피처 선택은 머신 러닝에서 중요한 작업 중 하나입니다. 피처 선택은 모델의 성능을 향상시키고, overfitting을 줄이는 등 다양한 이점을 제공합니다. fastai는 피처 선택 및 추출을 쉽게 수행할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.

피처 선택 (Feature Selection)

서로 상관 관계가 높은 피처 제거

데이터셋에는 서로 상관 관계가 높은 피처들이 있을 수 있습니다. 이러한 상관 관계가 높은 피처들은 모델에 중복된 정보를 제공할 수 있기 때문에, 피처 선택시 제거해야 합니다.

from fastai.tabular import *

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 피처간 상관 관계 계산
correlation = data.corr()

# 상관 관계 히트맵 시각화
sns.heatmap(correlation, annot=True, cmap="coolwarm")
plt.show()

# 상관 관계가 높은 피처 제거
data = data.drop(['feature1', 'feature2'], axis=1)

통계적 기반 피처 선택

피처 선택의 한 방법으로는 통계적 기반 방법을 사용할 수 있습니다. fastai는 ANOVA, chi-square 등의 통계적 기반 피처 선택 방법을 지원합니다.

from fastai.tabular import *

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 종속 변수와 각 피처 간의 상관 관계 계산
features = data.drop('target', axis=1)
target = data['target']

# 통계적 기반 피처 선택
selected_features = select_features(features, target, method='anova', k=5)

피처 추출 (Feature Extraction)

차원 축소

차원 축소는 피처 추출의 일환으로 사용되는 기법입니다. 고차원 데이터셋의 경우, 차원을 축소하여 모델의 학습 속도를 향상시킬 수 있습니다. fastai는 주성분 분석 (PCA) 및 선형 판별 분석 (LDA)와 같은 차원 축소 기법을 지원합니다.

from fastai.tabular import *

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 피처와 타겟 데이터 분리
features = data.drop('target', axis=1)
target = data['target']

# 주성분 분석 (PCA)
pca = PCA(n_components=2)
transformed_features = pca.fit_transform(features)

# 선형 판별 분석 (LDA)
lda = LDA(n_components=2)
transformed_features = lda.fit_transform(features, target)

텍스트 피처 추출

텍스트 데이터에서 피처를 추출하는 것은 자연어 처리 (NLP) 분야에서 중요한 작업입니다. fastai는 TF-IDF, 워드 임베딩 (Word Embedding) 등의 텍스트 피처 추출 방법을 지원합니다.

from fastai.text import *

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 텍스트 피처 추출
text_features = data['text'].values

# TF-IDF 벡터화
tfidf = TfidfVectorizer()
transformed_features = tfidf.fit_transform(text_features)

# 워드 임베딩
word_embedding = WordEmbedding()
transformed_features = word_embedding.fit_transform(text_features)

피처 선택 및 추출은 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 요소입니다. fastai는 다양한 피처 선택 및 추출 기능을 제공하여 데이터 전처리 과정을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.