개요

피처 선택은 머신러닝 모델을 학습시키는데 사용되는 피처들 중에서 중요한 피처들을 선택하는 과정입니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시키고, 불필요한 피처로 인한 차원의 저주를 피할 수 있습니다. scikit-learn은 피처 선택 기법 중 피처 중요도를 기반으로 피처를 선택할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.

피처 중요도란?

피처 중요도는 피처가 모델의 예측 결과에 얼마나 영향을 미치는지를 나타내는 값입니다. 일반적으로 높은 피처 중요도를 가진 피처는 모델의 예측에 큰 영향을 준다는 의미입니다. 피처 중요도를 기반으로 피처를 선택하면, 모델의 예측 성능을 개선하고 모델 학습 시간을 단축할 수 있습니다.

scikit-learn을 사용한 피처 중요도 기반 피처 선택 예제

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Iris 데이터셋 로드
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 랜덤 포레스트 분류기를 사용하여 피처 중요도 계산
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
clf.fit(X, y)

# 피처 중요도를 기반으로 피처 선택
selector = SelectFromModel(clf, threshold=0.1)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

# 선택된 피처 출력
print(f"Selected features: {X_new.shape[1]}")

위 예제 코드는 scikit-learn의 SelectFromModel 클래스를 사용하여 랜덤 포레스트 분류기로부터 피처 중요도를 계산하고, 중요도가 기준 값보다 큰 피처들을 선택합니다. 선택된 피처의 개수는 X_new.shape[1]로 확인할 수 있습니다.

결론

scikit-learn을 활용하여 피처 중요도 기반의 피처 선택을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 피처를 제거하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 피처 선택 기법을 활용하여 최적의 피처를 선택하여 머신러닝 모델을 구축해보세요.

참고 자료

• scikit-learn Documentation: Feature selection
• scikit-learn Documentation: Feature importance evaluation