특성 중요도
Feature Importance는 머신 러닝 모델에서 각 특성이 예측 결과에 미치는 영향의 정도를 정량화하는 기술을 의미합니다. 이 기술의 목적은 모델의 결정 메커니즘을 이해하고, 특성 선택을 최적화하며, 모델 성능을 향상시키는 데 도움을 주는 것입니다. Feature Importance의 적용 가치는 모델 해석성을 높이고, 비즈니스 결정을 지원하며, 데이터 차원을 줄이고, 계산 효율성을 개선하는 데 있습니다.
Feature Importance는 머신 러닝 모델에서 각 특성이 예측 결과에 미치는 영향의 정도를 정량화하는 기술을 의미합니다. 이 기술의 목적은 모델의 결정 메커니즘을 이해하고, 특성 선택을 최적화하며, 모델 성능을 향상시키는 데 도움을 주는 것입니다. Feature Importance의 적용 가치는 모델 해석성을 높이고, 비즈니스 결정을 지원하며, 데이터 차원을 줄이고, 계산 효율성을 개선하는 데 있습니다.