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Juni_DEV
Forward Selection부터 SHAP까지: 피처 선택과 모델 해석을 위한 최적화 기법
Kaggle Featured 대회인 ISIC 2024 - Skin Cancer Detection with 3D-TBP에 참여하면서, 다양한 피처를 분석하고 각 피처의 의미 있는지 여부를 확인하는 과정을 거쳤습니다. 이 과정에서, 모델 학습 시 어떤 피처들이 예측에 중요한 영향을 미치는지 확인하며 관련 기법들을 공부하게 되었습니다. Forward Selection, Backward Elimination, Stepwise, Genetic Algorithm, 상관관계 분석, Feature Importance 확인, SHAP 등 총 7가지 기법을 적용해 분석을 시도했습니다.1. Forward Selection (전방 선택)Forward Selection은 피처를 하나씩 추가하면서 모델 성능을 개선하는 방식의 피..
Artificial Intelligence/Kaggle
2024. 9. 8. 23:49