피쳐 썸네일형 리스트형 머신러닝 차원의 저주, 발생 원인과 해결 방안 머신러닝 차원의 저주.. 발생 원인과 해결 방안 안녕하세요. 로스윗의 코딩캠프입니다. 오늘은 머신러닝 학습시 번번히 발생하는 차원의 저주에 대한 포스팅을 진행하겠습니다. 짧고 간단하게 핵심만 딱 요약해 말씀 드리겠습니다. - 차원의 저주 발생 원인 머신러닝은 feature와의 싸움과 같습니다. 즉 피쳐가 몇개냐에 따라서 차원의 저주가 일어나느냐 마느냐가 결정되는데요 제 경험상 학습할 데이터의 차원이(컬럼의 개수) 100차원이 넘어가면 차원의 저주가 잘 일어 납니다. 특히 decision tree나 random forest같은 트리 모델들은 컬럼개수가 많아지게 되면 학습이 엄~청 느려집니다. - 차원의 저주 해결방안 해결 방안은 단순합니다. 학습할 데이터의 컬럼이 왠만하면 100개를 넘지 않게 하는 것이 .. 더보기 이전 1 다음
