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변수 중요도 (Feature Importance) 알고리즘마다 변수가 예측값에 얼마나 영향을 끼쳤는지에 대한 수치값. 일반적으로 Tree 계열 알고리즘에서는 부모 feature와 자식 feature GINI계수의 차이값이나 정보 엔트로피의 차이값으로 결정한다. (정보전달량, 정보획득량, information gain) Tree 계열 알고리즘 Decision Tree, Random Forest, XGB 알고리즘에서는 feature_importance_ 라는 메서드가 지원되므로 이 메서드를 사용하여 변수 중요도 값을 확인할 수 있다. plot Decision Tree나 Random Forest같은 scikit learn 패키지에서 지원되는 알고리즘들은 plot하는 메서드가 따로 존재하지 않기 때문에 함수를 ..

TIL 및 복습 요약 IT 프로그래머로 성장하기 위한 일지를 기록합니다.