차원축소_변수선택, 변수추출(PCA, LASSO, Ridge,..)

R_VariableSelection_Extration.html

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PersonalLoan.csv

0.10MB

ADP의 변수 선택법 관련 준비하면서 정리한 내용입니다.

첨부한 HTML파일을 참고하세요.(혹시 설명에 오류가 있으면 연락주세요)

주요 작성한 내용입니다

• 2.4.0 Variable selection method 0: Logistic Regression with all variables(모든 변수 적용)
• 2.4.1: Forward selection(전진선택법)
• 2.4.2 Variable selection method 2: Backward elimination(후진 제거법)
• 2.4.3: Stepwise selection(단계적 선택법)
• 2.4.4 Variable selection method 4: Genetic Algorithm(유전 알고리즘)
• 2.4.5 Shrinkage method 1: Ridge logistic regression(능형 회귀분석)
• 2.4.6 Shrinkage method 2: Lasso regression
• 2.4.7 Shrinkage method 3: Elastic net regression
• 2.4.9: Train glmStepAIC_forward[ caret::train 함수로 적용한 변수 선택법]
• 2.4.10: Train glmStepAIC_backward
• 2.4.11: Train glmStepAIC_stepwise
• 3.1 PCA(주성분 분석)

위 내용을 수행한 최종 결과 비교[모델의 성능 요약]
- 3개의 변수 선택법의 결과 동일함 ==> 기회가 되면 다른 DataSet으로 다시한번 시도 필요