특징

머신 러닝에서 특징은 모델을 학습하는 데 사용되는 입력 변수 또는 속성입니다. 이러한 특징은 분석되는 데이터의 특성이나 속성을 나타내며 모델에서 예측이나 분류를 수행하는 데 사용됩니다.

특징은 숫자형이거나 범주형일 수 있습니다. 숫자형 특성은 나이 또는 온도와 같은 양을 나타내는 반면, 범주형 특성은 색상이나 범주와 같이 유한한 값 집합을 취할 수 있는 속성을 나타냅니다.

머신 러닝 모델의 기능을 선택하는 방법은 무엇입니까?

기능 선택은 머신 러닝의 중요한 측면입니다. 올바른 기능 세트를 선택하면 모델의 정확도와 성능에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 특징 선택 과정의 목적은 모델의 성능을 개선하고, 과도한 적합을 줄이고, 해석 가능성을 높이는 것입니다. 일반적으로 사용되는 기능 선택 방법은 다음과 같습니다.

• 단변량 특성 선택:이 방법은 통계적 검정을 사용하여 대상 변수와의 개별적인 관계에 따라 특성을 선택합니다. 카이제곱, ANOVA, 상관 계수 등 가장 높은 점수를 받은 기능을 선택합니다.
• 재귀적 기능 제거(RFE): RFE는 모든 기능부터 시작하여 가장 중요하지 않은 기능을 재귀적으로 제거하는 반복적 기법입니다. 원하는 수의 기능에 도달할 때까지 기능을 선택하거나 제외하기 위한 기준으로 모델의 성능을 사용합니다.
• L1 정규화(라쏘): L1 정규화는 모델의 비용 함수에 페널티 항을 추가하여 가장 중요한 기능만 선택하고 덜 중요한 기능의 계수를 0으로 설정하도록 강제합니다. 이 기술은 자동 기능 선택에 도움이 됩니다.

피처 엔지니어링은 머신 러닝의 또 다른 중요한 측면으로, 기존 피처를 기반으로 새로운 피처를 생성하여 데이터의 기본 특성을 더 잘 표현하는 것을 포함합니다. 데이터의 패턴과 관계를 강조하기 위해 기능을 선택, 생성, 변환하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 숫자형 특성의 스케일링이나 정규화, 범주형 특성의 원핫 인코딩과 같은 기술이 포함될 수 있습니다. 목표는 관련 정보를 추출하고, 노이즈를 줄이고, 기본 문제를 더 적절하게 표현하는 것입니다. 효과적인 기능 엔지니어링을 통해 머신 러닝 모델의 정확도와 견고성을 크게 개선하여 궁극적으로 예측 능력을 향상시키고 데이터에서 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

특징은 모델을 훈련하고 개선하는 데 사용되는 입력 데이터를 제공하기 때문에 일반적으로 머신 러닝의 중요한 부분입니다. 정확하고 효과적인 머신 러닝 모델을 만들려면 올바른 기능 세트를 선택하고 설계하는 것이 중요합니다.

참고문헌

【1】https://encord.com/glossary/features-definition/