머신러닝에서 피처 선택은 학습 알고리즘의 성능을 향상시키고 모델의 복잡성을 줄이는 데 도움을 주는 중요한 단계입니다. L1 기반 피처 선택은 피처의 중요성에 기반하여 모델에 가장 영향력이 큰 피처들을 선택하는 방법 중 하나입니다. 이를 위해 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 SelectFromModel 클래스를 사용할 수 있습니다.

L1 기반 피처 선택의 원리

L1 기반 피처 선택은 Lasso 회귀와 같은 L1 규제를 적용하는 모델을 사용하여 피처의 중요성을 평가합니다. L1 규제는 가중치 벡터의 일부 원소를 0으로 만듭니다. 따라서, 가중치가 0인 피처는 선택되지 않고, 가중치가 0이 아닌 피처만 선택됩니다.

L1 기반 피처 선택 예제

다음은 scikit-learn을 사용하여 L1 기반 피처 선택을 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

# 데이터 로드
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# L1 규제를 적용한 로지스틱 회귀 모델 생성
selector = SelectFromModel(estimator=LogisticRegression(penalty='l1'))
selector.fit(X, y)

# 선택된 피처들의 인덱스
feature_indices = selector.get_support(indices=True)

# 선택된 피처들 출력
selected_features = data.feature_names[feature_indices]
print("Selected Features:", selected_features)

위의 예제 코드에서는 load_iris 함수를 사용하여 Iris 데이터셋을 로드한 후, LogisticRegression 모델에 L1 규제를 적용한 뒤, SelectFromModel 클래스를 사용하여 피처 선택을 수행합니다. 최종적으로 선택된 피처들의 인덱스를 확인하고, data.feature_names을 사용하여 실제 피처 이름을 출력합니다.

결론

L1 기반 피처 선택은 머신러닝 모델의 성능 향상과 모델 복잡성 감소에 도움을 주는 중요한 방법입니다. scikit-learn의 SelectFromModel 클래스를 이용하여 간편하게 L1 기반 피처 선택을 수행할 수 있습니다.

• Reference: scikit-learn - SelectFromModel