불필요한 컬럼 삭제 시

작성한 질문수 3

0

네 평가지표 점수를 기준으로 판단해 주시면 됩니다 🙂 화이팅입니다!!

실제 시험에서는 삭제할만 한 컬럼도 아직 없었고 40점에 큰 어려움은 없었습니다.

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

IMS님께서 질문하신 ‘불필요한 컬럼 삭제 기준’에 대해 답변드리겠습니다.

머신러닝 모델 최적화를 위해 불필요한 컬럼을 삭제하는 것에 대한 특별한 기준은 없습니다. 보통은 컬럼이 모델의 성능에 미치는 영향을 평가하여 삭제 여부를 결정합니다. 이를 위해 중요한 방법 중 하나는 피처 중요도(Feature Importance)를 평가하거나, 다양한 피처 셀렉션 기법을 활용하는 것입니다.

1. 피처 중요도 평가: 결정트리 기반 모델(예: Random Forest, XGBoost)을 사용하면 각 피처의 중요도를 점수로 산출할 수 있습니다. 이러한 중요도가 낮은 피처는 제거를 고려할 수 있습니다.

2. 학습 및 검증 성능 비교: 검증 데이터에 대해 모델의 성능을 수치화하고, 특정 피처를 제거한 후 성능 변화를 관찰합니다. 성능이 향상된다면 그 피처는 불필요할 가능성이 높습니다.

3. 영향도를 테스트하는 실험: 중요한 변수라고 판단했던 피처를 제거했을 때 성능이 향상된다면, 해당 변수와 목표 변수(target)의 관계를 재검토하거나 다른 피처와의 상관성을 분석할 필요가 있습니다.

4. 도메인 지식 활용: 데이터가 매우 구체적인 산업 분야에 속하는 경우, 도메인 지식을 통해 유연하게 판단할 수 있습니다.

이와 관련된 기존 질문과 답변을 참고하시려면 아래 링크를 확인해 주세요:

• 전처리시 컬럼삭제에 따른 성능차이 질문
  
• 특정컬럼에 결측치가 있으면 데이터(행) 삭제??
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.