차원축소1 차원 축소 차원축소 - 많은 feature 즉 속성(열)들로 구성된 다차원 데이터의 차원을 축소시켜(속성을 줄인다 = 열을 줄인다) 새로운 속성을 만드는 방법. 일반적으로 차원이 크면 -> 희소한(sparse) 구조를 가지게 된다. = 대부분의 값이 0인 것 이러면 작은 차원에서 학습된 모델보다 신뢰도가 떨어지고 각 속성별 상관관계가 높을 가능성이 크다. 선형회귀(선형모델)의 경우 독립변수간 상관관계가 높으면 다중공산성이 높다.(vif가 10 이상) -> 이러면 예측의 성능이 저하된다. 또한 변수들이 많다보니 시각적으로 표현하기도 어려워서 어떤 특성을 가지고 있는 데이터인지 파악하기가 어렵다. 이렇기에 차원을 축소하는 것. 차원 축소에는 feature selection(속성 선택) 과 feature extracti.. 2021. 12. 29. 이전 1 다음