피처가 많을 때 머신러닝 어떻게 하나요 - 3편(PCA)
서론 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘 적용은 현대의 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 부동산 가격 예측은 지역 경제, 개인의 재산 관리, 그리고 투자 결정 등에 있어서 중요한 정보를 제공합니다. 하지만 실제로 부동산 가격을 예측하는 과정은 매우 복잡하며, 대량의 데이터와 다양한 변수들을 다루어야 합니다. 이러한 복잡성을 관리하기 위해 데이터 사이언티스트들은 데이터를 체계적으로 가공하고, 효율적으로 분석할 수 있는 다양한 기법을 사용합니다. 이전 글에서는 과거의 방법처럼 데이터의 특성을 이해하고 중요한 피처들을 선별하기 위해 직접 데이터를 시각화하고, 다양한 통계적 방법을 사용하여 핵심적인 변수를 선택하는 과정이 필요했습니다. 이 과정은 매우 시간이 많이 소요되며, 주관적인 판단이 개입될..
