GIL's LAB

이번 포스팅에서는 유전 알고리즘을 이용하여 특징을 선택하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 유전 알고리즘에 대한 설명은 이 포스팅을 참고하시기 바랍니다. 추후에 유전 알고리즘의 테크니컬한 부분을 중심으로 한 번 다루겠습니다. 래퍼 방법(wrapper method) 래퍼 방법은 모델의 예측 정확도 측면에서 가장 좋은 성능을 보이는 특징 집합을 구성하는 방법입니다. 다시 말해, 래퍼 방법이 해결하고자 하는 문제는 아래 그림과 같이 원 특징 집합의 부분 집합을 특징 집합으로 사용했을 때의 모델의 예측 정확도를 최대로 하는 부분 집합을 찾는 것입니다. 즉, 위 그림에서 원 특징 집합 X 로부터 적절한 특징을 선택하여 구성한 특징 집합 ϕ 를 지도학습 모델에 투입했을 때 나오는 점수(예: 정확도, MAE, 재현율 등..