유승훈

Feature Selection의 기본은 우리가 가진 데이터의 트렌드와 패턴을 잘 파악할 수 있는 최소한의 변수를 선택하는 것입니다. 우리의 Machine Learning Algorithm은 우리가 넣은 Feature들이 좋은 만큼 좋은 성능을 내기 때문입니다. 좋지 않은 Feature는 오히려 Algorithm의 성능을 떨어뜨릴 수 있습니다. "Garbage in, Gabage out"이라는 말이 있죠. Feature Selection은 크게 두 개의 Task가 있습니다. 첫번째는 최고의 Feature들을 고르는 것입니다. 이는 도움이 되지 않는 Feature를 제거하는 것이기도 합니다. 두번째는 새로운 Feature를 만드는 것입니다. 우리가 데이터에서 끌어낸 패턴을 새로운 Feature로 추가하는 ..