특성 관련성이라고도 알려진 특성 중요도는 특정 문제를 해결하기 위해 특정 특성의 상대적인 값이나 데이터 세트의 특성을 결정하는 프로세스입니다. 이 값은 백분율 또는 상대 가중치로 표시되며 주어진 기능이 알고리즘 성능에 미치는 영향을 평가하여 결정됩니다.
특성 중요도는 데이터를 분석하고 다양한 특성이 서로 및 전체 모델 성능에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위한 주요 기술 중 하나입니다. 이 기술은 지도 모델과 비지도 모델 모두에 적용할 수 있습니다. 모델의 성능을 최적화하려면 개별 기능의 상대적 기여도를 이해하는 것이 중요합니다.
특징 중요도를 계산하기 위해 엔트로피, 상호 정보, 지니 계수, 카이제곱 테스트, 릴리프F 등 다양한 통계 방법이 사용됩니다. 또한 랜덤 포레스트, 부스팅, 딥러닝과 같은 특수 알고리즘도 사용할 수 있습니다. 특정 데이터 세트에서 가장 중요한 특징을 찾는 데 사용할 수 있는 인공 신경망을 사용하여 특징 중요도를 계산할 수도 있습니다.
기능 중요도는 분석에 사용할 수 있는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 점점 더 중요해지는 기계 학습 연구 및 엔지니어링 영역입니다. 패턴을 식별하고 정확한 예측을 하는 데 가장 중요한 기능을 식별하는 데 도움이 되므로 기능 선택 및 엔지니어링에 자주 사용됩니다.
특성 중요도는 특정 특성의 예측력을 이해하는 데 도움이 되는 중요한 도구이며 모델이 최상의 성능을 발휘하도록 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 기능 중요도를 이해하면 엔지니어와 과학자가 기존 데이터가 모델 성능에 미치는 영향을 이해하고 그에 따라 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
