챗GPT 통계 : 데이터 전처리 축소(Reduction),변수 선택(Feature Selection),차원 축소, 구간화, 샘플 추출(Sampling)

데이터 축소(Reduction)는 데이터 축소(Reduction)는 데이터 전처리 단계 중 하나로, 분석에 필요한 정보만 추출하여 데이터 크기를 줄이는 과정입니다. 데이터 축소를 통해 컴퓨팅 시간을 단축하고 메모리를 절약할 수 있습니다. 데이터 축소 방법에 데이터 축소 방법에는 다음과 같은 것이 있습니다. 변수 선택(Feature Selection) 분석에 필요한 변수만 선택하여 분석에 사용하는 변수의 수를 줄이는 방법입니다. 변수가 많아지면 분석 시간이 증가하고 분석 결과가 복잡해지는 등의 문제가 발생할 수 있으므로, 변수 선택은 매우 중요합니다. 차원 축소(Dimension Reduction) 변수의 수가 많을 때 차원 축소 기법을 사용하여 데이터를 간소화할 수 있습니다. 대표적으로 주성분 분석(PCA)이나 특이값 분해(SVD)가 있습니다. 샘플 추출(Sampling) 대규모 데이터에서 일부 데이터만 추출하여 분석하는 방법입니다. 랜덤 샘플링, 계층 샘플링, 클러스터링 샘플링 등...