Model

feature selcetion Variance Threshold: 입력 feature 가 상수임을 판단하는 기법이다. 출력의 변화와 비교하여 거의 변화하지 않는 입력 변수는 출력을 예측하는 입력 변수 군에서 제외. F-regression: 입력 변수와 출력 변수간의 correlation 기반의 regression 을 수행한 후, F-test 를 통해 입력 변수의 중요도를 판단하는 기법이다. 정규화를 위해 p-value 로 변환하고, 이를 통해 각 입력 변수들과 출력 변수의 상관도를 분석한다. (F-test: 두 표본의 분산에 대한 차이가 통계적으로 유의한가를 판별. ) Mutual Information regression: 상호 정보. Random Forest: 중요한 변수. Correlation pr..

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