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차원 축소 본문
차원 축소는 데이터의 변수(차원)를 줄이는 과정을 의미합니다. 이를 통해 데이터의 복잡도를 감소시키고, 모델의 성능을 향상시키며, 해석력을 향상시킬 수 있습니다.
반면에 차원의 저주는 데이터의 차원이 증가함에 따라 데이터를 설명하기 위해 필요한 샘플 데이터의 수가 기하급수적으로 증가한다는 현상을 의미합니다. 이로 인해 모델의 정확도가 떨어지고, 불필요한 저장 공간과 처리 시간이 증가하게 됩니다.
이미지출처:https://codingalzi.github.io/handson-ml3/dimensionality_reduction.html
따라서 차원 축소는 모델을 간소화하고 해석하기 쉽게 만들어주지만, 변수가 잃어버릴 수 있는 정보가 있으므로 주의해야 합니다. 차원의 저주를 피하기 위해서는 적절한 변수 선택, 규제화 기법의 사용, 그리고 교차 검증을 통한 모델의 일반화 성능 향상에 주안점을 두어야 합니다.
차원 축소의 주요 방법
- 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis): 상관 관계가 있는 변수들 사이의 주성분을 찾아 차원을 축소하는 기법. 변수들 간의 공분산 구조를 이용하여 데이터를 잘 설명할 수 있는 주성분을 추출한다.
- t-SNE: 고차원 데이터의 시각화에 사용되는 비선형 차원 축소 기법으로, 비슷한 샘플은 서로 가깝게, 서로 다른 샘플은 멀리 배치하여 시각화를 용이하게 한다.
- LDA(Linear Discriminant Analysis): 지도학습 분류 문제에서 클래스를 최대한 분리할 수 있는 축을 찾아 차원을 축소하는 기법이다.
차원의 저주를 피하는 방법
- 적절한 변수 선택: 불필요한 변수를 제거하여 차원을 줄이고 모델의 복잡성을 감소시키는 것이 중요하다.
- 규제화: 규제화 기법을 사용하여 모델의 복잡성을 제어하고 과적합을 방지할 수 있다.
- 교차 검증: 데이터를 여러 부분으로 나누어 모델을 테스트하고 검증하여 모델의 일반화 성능을 개선할 수 있다.
이러한 방법을 사용하여 차원 축소와 차원의 저주의 영향을 최소화하고 데이터 분석 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 더 정확하고 유의미한 모델을 구축할 수 있습니다.
