Summary
Feature selection은 고품질의 정보가 많은 feature를 선택하고 덜 유용한 feature는 버리는 방식입니다.
Filter: 통계적 속성을 조사하여 가장 뛰어난 feature를 선택합니다.
Wrapper: 시행착오를 통해 가장 고품질의 예측을 만드는 feature의 부분조합을 찾습니다.
Embedded: Learning algorithm의 훈련 단계를 확장하거나 그 일부로 구성하여 가장 좋은 feature의 부분조합을 선택합니다.
Variance 기준으로 numeric feature 선택하기 (10.1)
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# sklearn의 feature_selection.VarianceThreshold 사용: Numeric feature 중 variance가 낮은 feature(즉, 정보가 거의 없는 feature)를 삭제합니다.
- Variance 기준으로 binary feature 선택하기 (10.2)
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# sklearn의 feature_selection.VarianceThreshold 사용: Binary categoric feature 중 variance가 낮은 feature (즉, 정보가 거의 없는 feature)를 삭제합니다. 베르누이 확률 변수의 variance가 threshold 이상인 feature를 선택합니다.
- Correlation이 큰 feature 다루기 (10.3)
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# Correlation matrix 사용하여 correlation이 큰 feature를 확인하고 삭제: 두 가지 feature의 correlation이 크다면 서로 담고 있는 정보가 매우 비슷하므로 중복된 feature를 포함하는 것과 같습니다.
- Classification에 관련 없는 feature 삭제하기 (10.4)
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# Chi-square statistics 사용: Categoric target vector에서 관련 없는 feature를 삭제합니다.
# Chi-square statistics는 두 categoric vector의 독립성을 평가합니다.
# Feature가 numeric인 경우 각 feature와 target vector 사이에서 ANOVA의 F-값을 사용합니다.
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