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회귀트리의 중요도에 대한 질문 드립니다.
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선형회귀에서는 coefficient가 나오잖습니까.
예를 들면 y = w1x1 + w2x2 에서 w1=0.3, w2=0.7이라고 하면 y = 0.3x1+ 0.7x2가 되잖아요. 계수가 정해지면 신규데이터 x1과 x2만 입력해주면 y값이 나오게 할 수 있는데, 회귀트리에서도 피쳐 중요도를 가지고 이런 작업이 가능한가요?
아니면 매번 predict를 해야 예측값을 알 수 있는건가요?
ps. 회귀트리는 별다른 하이퍼 파라미터 튜닝을 하지 않고도 예측성능이 굉장히 좋은 것 같습니다. 회귀트리의 단점이 시간이 오래걸리는 것 외에 뭐가 있나요?(데이터가 너무 적지 않은 상황에서)
선형모델은 전처리 과정이 까다로운 데 비해 회귀트리는 정말 매력적이네요.
답변 1
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권 철민
지식공유자
1. 선형 회귀는 회귀 계수 w를 기반으로 한 선형 회귀식을 찾아 주는데 반하여 회귀 트리의 피처 중요도는 단지 회귀 트리에서 개별 피처들이 상대적으로 어떤 중요도를 가지고 있다라는 것을 나타내는 것이므로 선형 회귀식과 같은 작업을 할 수가 없습니다.
2. 글쎄요, 굳이 단점을 찾자면, 회귀 트리가 반드시 선형모델 보다 뛰어나지는 않다는 점 그리고 하이퍼 파라미터 튜닝을 할때 너무 많은 파라미터가 있어서 튜닝에 시간이 걸리는 단점이 있습니다.
감사합니다.