반응형 regularization2 Required Variables Selection | 필수 변수 선택방법 필수 변수 선택방법(결국, Regularization 이나 Mutual Information 을 사용하는 이유?) 장점 종속/독립변수간의 대한 관계 이해 증가 과적합방지 예측 Model해석이나 설명력의 증가 방법 필터방법 연관성(영향력)이 적은 변수를 제외한다(독립변수와 종속변수의 연관성) 독립변수간의 연관성 고려를 하지 않는다. 하지만이는 다중공선성 문제 가능 고차원일 경우에는 filter 사용을 추천 래퍼(Wrapper)방법 변수의 일부만 예측Model에 사용 & 성능측정작업 반복후 성능높았던 조합 재택 변수 채택 후 다른변수의 추카/삭제의 경우 예측 Model성능 차이가 날 수 있다 변수끼리의 조합문제로 성능이슈나 과적합 문제 발생 가능하다 임베디드 방법 Filter + Wrapper 방법 래퍼 과.. 2023. 8. 13. Regularization | 정규화 - L1, L2, Elastic Net * 워드로 정리하다 보니 함수가 들어가지 않아서 이미지로 업로드했어요~ 정규화(Regularization) 2023. 8. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형
