Recursive Feature Elimination (RFE)1 Recursive Feature Elimination (RFE) Recursive Feature Elimination (RFE)은 특성 선택 (Feature Selection) 기법 중 하나로, 머신 러닝 모델을 개발할 때 사용되는 기술 중 하나입니다. RFE는 모델의 성능을 향상시키기 위해 가장 중요한 특성들을 선택하는 데 도움을 주는 방법 중 하나입니다. Recursive Feature Elimination (RFE) 아이디어 RFE의 주요 아이디어는 다음과 같습니다: 모델 학습: RFE는 처음에 모든 특성을 사용하여 머신 러닝 모델을 학습합니다. 이 모델은 모든 특성을 고려한 상태에서의 성능을 나타냅니다. 특성 중요도 평가: 모델이 학습된 후, 각 특성의 중요도를 평가합니다. 이것은 특성의 기여도나 중요성을 나타냅니다. 특성 중요도는 다양한 모델에 따라 다르게 .. 2023. 9. 12. 이전 1 다음
