변수 선택법 (Variable Selection)은 머신러닝 모델을 구축할 때 사용되는 변수(특성)를 선택하는 방법이다. 이는 모델의 성능을 향상시키고, 과적합(overfitting)을 줄이며, 모델의 복잡성을 낮추고, 계산 시간을 줄이는 데 도움이 된다.
변수 선택법에는 여러 가지 방법이 있다.
- 필터 기반(Filter-based) 방법: 이 방법은 각 변수의 통계적 속성을 기준으로 변수를 선택한다. 변수 간 상관관계, 카이제곱 검정, 정보 이득 등을 사용하여 변수를 평가하고, 가장 중요한 변수만 선택한다. 이 방법은 계산 효율성이 높으나, 모델과 독립적이기 때문에 선택된 변수가 항상 최적의 모델 성능을 보장하지는 않는다.
- 래퍼 기반(Wrapper-based) 방법: 래퍼 기반 방법은 모델 성능을 직접 평가하여 변수를 선택한다. 전진 선택법, 후진 제거법 및 단계적 방법이 포함된다. 이 방법은 모델과 변수 선택이 상호 작용하므로 모델에 최적화된 변수를 찾을 가능성이 높으나, 계산 복잡성이 높다.
- 전진 선택법(Forward selection): 변수를 하나씩 추가하며 모델 성능을 평가한다. 성능이 개선되는 변수를 찾을 때까지 이 과정을 반복하며, 더 이상 성능 개선이 없으면 변수 선택을 멈춘다.
- 후진 제거법(Backward elimination): 모든 변수를 포함한 상태에서 시작하여, 하나씩 제거하며 모델 성능을 평가한다. 제거한 변수가 모델 성능에 부정적인 영향을 미치지 않는 경우 계속 제거하며, 성능 저하가 발생하면 변수 선택을 멈춘다.
- 단계적 방법(Stepwise selection): 전진 선택법과 후진 제거법의 조합으로, 변수를 추가하거나 제거하며 모델 성능을 평가한다. 변수 선택이 완료될 때까지 이 과정을 반복한다.
- 임베디드(Embedded) 방법: 이 방법은 모델 학습 과정에서 변수 선택이 자동으로 이루어진다. Lasso, Ridge 및 Elastic Net과 같은 정규화(regularization) 방법이 포함된다.
- 차원 축소(Dimensionality Reduction) 방법: 이 방법은 원래의 변수를 새로운 변수(요소)로 변환하여, 데이터의 차원을 줄인다. 주성분 분석 (PCA)와 선형 판별 분석 (LDA)이 대표적인 차원 축소 방법이다. 이 방법은 정보 손실을 최소화하면서 차원을 축소하고, 모델 성능을 향상시킬 수 있다.
- 모델 기반(Model-based) 선택법: 이 방법은 특정 모델의 특성 중요도를 사용하여 변수를 선택한다. 예를 들어, 의사 결정 트리(Decision Tree) 및 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델은 각 변수의 중요도를 측정할 수 있다. 이 중요도를 기반으로 변수를 선택할 수 있다.
- 재귀적 특성 제거 (Recursive Feature Elimination, RFE): 이 방법은 모델을 반복적으로 훈련시키고, 가장 약한 변수를 제거한 후 다시 훈련을 진행한다. 이 과정을 모든 변수가 제거될 때까지 반복하며, 각 단계에서의 모델 성능을 기록한다. 최적의 성능을 보여주는 변수 조합을 선택한다.
변수 선택법을 사용할 때 주의할 점은 모델 성능과 변수 선택의 트레이드 오프(trade-off)입니다. 예를 들어, 변수를 많이 선택하면 모델 성능이 높아질 수 있으나, 과적합의 위험이 있다. 반면, 변수를 적게 선택하면 모델 복잡성이 낮아지지만, 성능이 저하될 수 있다. 따라서, 변수 선택법을 적절히 조절하여 모델 성능과 복잡성 간의 균형을 찾아야 한다.
