머신러닝 데이터를 다루다 보면 너무 많은 변수들을 다룰 때가 있다. 이 변수들을 전부 머신러닝에 학습시킨다면 오히려 예측에 혼선을 주는 변수가 있을 수도 있고, 학습속도 또한 느려질 것이다. 따라서 타겟 예측에 유의미하게 사용될 수 있는 변수들을 선택해줘야할 것이다. 하지만, 당최 변수들을 쳐다봐도 이 변수가 예측에 유의미할까를 판단하는 것은 쉽지않은 것 같다. 이때 변수의 중요도를 보고 선택하는 방법을 사용한다 변수의 중요도를 보는 방법은 여러가지이지만, 이번 포스팅에서는 RFE와 REFCV에 대해 알아보고자 한다. RFE (Recursive Feature Elimination) : 변수 선택 방법으로, 원하는 개수의 변수들이 남을 때까지 학습을 반복하며 유의미하지 않은 변수들을 제거해 나가는 Back..