Introduction 특징 선택(feature selection)은 최적화 및 인공지능 분야에서 핵심적인 단계로, 고차원 데이터에서 성능을 높이고 계산 효율을 개선하기 위해 가장 유용한 변수들만 골라내는 작업. 크게 3가지 방법으로 나눌 수 있다 1. Filter Method : 변수와 목표값 간의 상관관계를 계산하여, 중요도가 높은 순서대로 변수를 선택하는 방법ex) Pearson correlation, Chi-square, Mutual Information2. Wrapper Method : 다양한 변수 조합을 만들어 실제 모델에 적용해보고, 성능이 가장 좋은 조합을 찾는 방법ex) Forward Selection, Backward Elimination, Recursive Feature Elimi..
