특성추출1 특성 선택과 특성 추출: 차원 축소의 두 가지 접근법 특성 선택과 특성 추출: 차원 축소의 두 가지 접근법머신러닝과 데이터 분석에서 고차원 데이터를 다룰 때 자주 마주치는 문제가 바로 '차원의 저주(Curse of Dimensionality)'입니다. 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 주요 접근법으로 '특성 선택(Feature Selection)'과 '특성 추출(Feature Extraction)'이 있습니다. 이 두 기법은 모두 모델의 성능을 향상시키고 과적합을 줄이는 데 도움이 되지만, 개념과 방법론에서 중요한 차이가 있습니다. 오늘은 이 두 접근법의 개념, 방법론, 장단점 및 실제 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다. 특성 선택과 특성 추출의 개념적 차이특성 선택(Feature Selection)특성 선택은 원본 특성 집합에서 가장 유용하고 중요한.. 2025. 3. 11. 이전 1 다음
