Machine Learning
[Machine Learning] 상관관계와 Feature Importance
Correlation Analysis 상관분석은 확률론과 통계학에서 두 변수 간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는지를 분석하는 방법이다. 두 변수는 서로 독립적인 관계로부터 서로 상관된 관계일 수 있으며, 이때 두 변수 간의 관계의 강도를 상관관계라고 한다. 상관관계의 정도를 나타내는 상관계수(Correlation coefficient)는 두 변수 간의 선형관계를 나타낼 뿐 인과관계를 설명하는 것은 아니다. Feature Importance feature importance는 트리기반 모델에서 사용된다. 즉 중요도를 구분하는 데에 트리의 분할과 밀접한 관련이 있다는 말이다. 쉽게 생각하면 특정 feature가 트리를 분할하는데 얼마나 기여를 했는지에 따라 중요도가 결정되는 것이다. 트리가 분할하는 원리는 ..
