귀퉁이 서재

차원 축소와 PCA 차원 축소는 많은 feature로 구성된 다차원 데이터 세트의 차원을 축소해 새로운 차원의 데이터 세트를 생성하는 것입니다. 일반적으로 차원이 증가할수록, 즉 feature가 많아질수록 예측 신뢰도가 떨어지고, 과적합(overfitting)이 발생하고, 개별 feature간의 상관관계가 높을 가능성이 있습니다. PCA(주성분 분석, Principal Component Analysis)는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 축소시키는 차원 축소 방법 중 하나입니다. (Reference1) 머신러닝을 할 때 훈련 데이터의 feature가 많은 경우가 있습니다. 하지만 모든 feature가 결과에 주요한 영향을 끼치는 것은 아닙니다. 가장 중요한 feature가 있을 것이고, 그다음 중요한..