반응형 Feature Importance1 [python] XGBoost : Dimension Reduction,Feature selection using Feature importance or BorutaShap XGBoost : Dimension Reduction (feature selection) 1. Feature importance 2. BorutaShap XGBoost 알고리즘으로 모델을 만들고 최대한 input variables을 줄여 경제적인 모델을 만들기 위해 두 가지 방법을 사용해 봄. 1. Feature importance - XGBoost의 기본 내장된 feature_importance를 이용하는 방법. - importance가 가장 작은 변수를 차례대로 제거 해주고 train에서 성능을 비교 - 본인의 기준에 맞게 제거할 변수를 선택 - 논리적이긴 하나 특별한 이론이 개입된 방법은 아니기 떄문에 신뢰성에 대한 이슈는 있음. #1.1 XGBoost의 내장되어 있는 기능으로 importance를.. 2021. 8. 6. 이전 1 다음
