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머신러닝을 활용한 추출데이터 검증 질문

22.02.22 17:25 작성 조회수 154

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안녕하세요!
 
피처별 중요도를 보고 실무에서 이런식으로 활용해보면 어떨까 궁금하여 질문드리게 되었습니다. ( 검색해도 원하는 정보가 안나와서요)
 
각 질문들에 대해 답변해주시면 정말 감사하겠습니다!
 
1) 어떤 가설을 세우고 필요하다고 생각되는 데이터를 추출 후, 추출한 데이터들의 피처 중요도를 구해서 내가 의미있는 데이터를 추출했는지 확인하는 용도로 써도 되나요 ? (정확도가 좋고 레이블이 달려있다고 가정)
 
2) 만약 분류기의 정확도가 낮으면 아직 데이터의 추출이 적절하지 못하고 부족하다고 판단해도 될까요? (레이블이 달려있다고 가정)
 
3) 만약 각 피처별 중요도를 계산했으나, 결국 각 피처별 중요도 비율이니까 정확도나 정밀도 재현율도 함께 고려하여 또 다시 데이터의 적절성이나 부족함을 판단할 수 있을까요?
 
답변주시면 정말 감사하겠습니다 ㅜㅜ

답변 1

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안녕하십니까, 

1번 질문 부터 제가 잘 이해를 못했습니다. 의미 있는 데이터를 추출한다는 것이 어떤 것인지요?  모집합이 있는데,  샘플로 추출한다는 의미 인지요? 

10만건에서 만건을 추출하고 여기에서 피처 중요도를 구한 뒤에 만건 추출이 10만건을 대표할 만큼 잘 추출된건지를 확인하고자 하시는 건지요? 

만약 그렇다면 피처 중요도는 그런 의미로 사용되기는 어렵습니다. 

좀 더 질문을 자세하게 예를 들어서 적어주시면 제가 이해하기가 좀 더 수월할 것 같습니다. 

감사합니다.