피처 선택은 데이터 분석 및 머신러닝 모델의 성능을 향상시키고, 과적합을 방지하기 위한 중요한 단계입니다.
이 블로그 포스트에서는 다양한 피처 선택 기법에 대해 알아보겠습니다. 각 기법의 장단점과 어떤 상황에서 적합한지에 대해 살펴보겠습니다.
목차
피처 선택의 중요성
피처 선택은 모델의 복잡성을 줄이고, 계산 비용을 절감하며, 과적합을 피하기 위한 중요한 전처리 단계입니다.
불필요한 피처를 제거함으로써 모델을 더 간결하게 만들고, 불필요한 잡음을 제거하여 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다.
다양한 피처 선택 기법 소개
다양한 피처 선택 기법에는 주로 세 가지 유형이 있습니다: Filter 기반 선택, Wrapper 기반 선택, 그리고 Embedded 기반 선택이 있습니다.
Filter 기반 선택
Filter 기반 선택은 피처를 평가하는 기준에 따라 분류하는 방법입니다. 예를 들어, 상관 계수나 정보 이득을 기준으로 피처를 선택하는 방식이 있습니다.
# 상관 계수를 기준으로 피처 선택하기
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5)
X_new = selector.fit_transform(X, y)
Wrapper 기반 선택
Wrapper 기반 선택은 모델의 성능을 기반으로 피처를 선택하는 방법입니다. 주로 재귀적 특성 제거나 순차 후진 선택 등의 기법이 사용됩니다.
# 재귀적 특성 제거를 기반으로 피처 선택하기
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
estimator = LogisticRegression()
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5)
selector = selector.fit(X, y)
Embedded 기반 선택
Embedded 기반 선택은 모델 학습 과정에서 피처 선택을 진행하는 방법입니다. 모델 자체가 피처 선택을 수행하며, 일반적으로 Lasso나 Ridge 회귀 등이 사용됩니다.
# Lasso 회귀를 이용한 Embedded 기반 피처 선택
from sklearn.linear_model import LassoCV
lasso = LassoCV().fit(X, y)
importance = np.abs(lasso.coef_)
정리
피처 선택은 모델의 성능을 향상시키고, 불필요한 피처를 제거하여 모델의 복잡성을 줄이는 중요한 단계입니다.
다양한 피처 선택 기법을 이용하여 데이터에 최적인 피처를 선택할 수 있으며, 이를 통해 효율적인 데이터 분석 및 모델링을 수행할 수 있습니다.
이상으로 다양한 피처 선택 기법에 대한 소개를 마치도록 하겠습니다.