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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

결정트리 과적합의 이해

결정트리 분류 시각화를 위해서 피처 갯수 설정

302

mhr

작성한 질문수 52

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선생님 안녕하세요. 좋은 강의 해주셔서 재밌게 듣고 있습니다.

다름이 아니라 결정트리 과적합 강의에서 2차원 시각화를 위해서 feature를 2개로 제한하셨는데, 혹시 어떤 feature가 쓰였는지 알 수 있는 것인가요? 갯수만 그렇게 설정해주면 4개의 feature들 중에서 가능한 조합들을 모두 고려해서 성능이 좋은 것으로 나오는 것인가요? 갯수를 제한했을 때 피처가 어떻게 결정되는지, 그리고 EDA과정에서 원하는 feature를 선택할 수도 있는 것인지 궁금합니다. 감사합니다.

python 머신러닝 통계

답변 1

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권 철민

안녕하십니까,

잘 듣고 계시다니, 저도 기분이 좋군요.

make_classification()에서 만드는 피처는 업무적으로 의미가 있는 feature라기 보다는 시뮬레이션을 위해서 만드는 feature 입니다. classification을 적절히 수행하기 위해서 만들어 지는 feature라 어떤 feature인지 말씀드리기가 애매합니다.

make_classification( )는 말씀하신대로 원하는 feature의 갯수를 맘대로 늘릴 수 있습니다. 말 그대로 시뮬레이션용 feature들을 만드는데, 적절하게 classification이 적용될 수 있을 정도로 어렵지 않은 범위로 feature들이 구분되어 만들어 집니다.

제 생각으로는 make_classification()은 시뮬레이션용 데이터 피처세트를 만드는 것이기 때문에 큰 의미를 두실 필요는 없을 것 같고, 나중에 feature importance를 학습하시면 모델이 어떤 피처들을 보다 중시하는지 아시는데 도움이 될 것 같습니다.

감사합니다.

모델 서빙과 관련된 강좌가 출시되는지 질문드립니다.

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