밀래의 코딩북

이 포스팅은 개인적은 공부를 남기는 포스팅입니다. 잘못된 부분이 있다면 댓글로 알려주시면 감사합니다. Wrapper Selection은 Feature Selection에 예측 모델에 서로 피처들의 부분 집합을 만들어 테스트 하여 최적화된 부분 집합을 선택하는 방법입니다. Wrapper Selection에는 Forward Greedy, Backward Greedy, Genetic Search, Local Search 4가지 방법이 대표적입니다. 4가지 방법에 대해 간략하게 정리해보겠습니다. 1. Forward Greedy (Forward Selection) Forward Greedy는 Forward Selection으로도 불립니다. 변수를 하나씩 추가하며 모델의 성능을 측정하며 가장 좋은 성능을 보인 변수..