데이터가 많을 때 사용하는 특성 선택을 배우다. 1. 특성 선택의 정의 특성 선택이란 데이터가 많은 상황에서 사용한다. 데이터가 많은 상황에선 특성이 다양하기 때문에 어떤 특성이 의미있는 데이터인지 구별해서 시간을 단축시켜야할 필요가 있다. 특성 선택을 하지않고 모델을 학습시키면 학습량이 늘어나면서 시간 소요가 늘어나 성능이 저하된다. 모델이 규칙을 찾는데에 도움이 안되는 데이터가 들어가기 때문에 불필요한 데이터가 발생한다. 특성 선택의 목표는 불필요한 데이터를 제거하고 필요한 데이터만 남기는 것이다. 2. 특성 중요도 feature_importances_ 특성 선택 과정에선 사용되는 특성들의 중요도를 확인해서 중요도가 1에 가까울수록 중요한 특성으로 생각하면 된다. 특성 중요도를 반환하는 함수를 사용하..
