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ElasticNet은 주로 피처가 많은 데이터 세트에서 적용된다고 하셨는데 보통 피처가 어느정도 되는걸 많다고 보시나요?
답변 2
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
제가 ElasticNet을 피처가 많은 데이터 세트에 적용한다고 말한 부분은 너무 일반화를 시켜서 말씀드린것 같습니다.
일반적으로 Ridge, Lasso, ElasticNet은 성능 차이가 많이 나지 않습니다. 정도의 차이는 있겠지만 feature 갯수가 많고 해당 feature들끼리 종속성이 높은 경우라면 Lasso나 ElasticNet의 feature selection기능이 좀 더 유리하게 작용하는 방향을 가질 수 있습니다.
feature 개수가 어느정도 되어야 많은가는 딱 정해진게 없습니다.( 제 개인적인 견해로는 회귀에서는 feature가 100개 이상은 되어야 많다고 봅니다만). ElasticNet이 L1과 L2 규제를 혼합한 방식이므로 일정부분 Feature selection과 회귀 계수값 조절이 혼합되어야만 최적으로 회귀 계수값을 도출할 수 있는 데이터세트에 잘 적용될 수 있다는 부분을 말씀드렸어야 하는데, 그걸 피처가 많은 데이터 세트로 일반화를 시켜서 혼동을 초래한 것 같습니다. 혼돈을 드려 죄송합니다.
감사합니다.
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