[ML 03-3] 특성공학과 규제 - 릿지(Ridge), 라쏘(Lasso)
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AI/혼공파 머신러닝+딥러닝
이전 글에서 특성을 길이만 보니 일직선으로만 그래프가 그려서 성능이 좋지않아 길이를 제곱한 특성도 넣었더니 더 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 근데 여전히 훈련 셋보다 테스트 셋의 점수가 높았다.(underfitting) 이 문제를 해결하려면 제곱보다 더 고차항을 넣어야 할 것 같은데 얼만큼 더 고차항을 넣어야 할지모르고 수동으로 이렇게 고차항을 넣기도 힘들다. 그래서 가지고 있는 특성끼리를 서로 곱해서 또 다른 새로운 특성을 만드는 작업을 할 수 있다. 이 예제에서는 농어의 길이뿐만 아니라 농어의 높이와 두께도 함께 사용햇다. 그리고 3개의 특성을 각각 제곱하여 추가하고 각 특성을 서로 곱해서 또 다른 특성을 만들었다. 즉 '농어 길이 x 농어 높이'를 새로운 특성으로 만들 것이다. 이렇게 기존의..
doocong22
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