고정된 크기의 데이터셋이 차원이 늘어남에 따라 특성 공간이 희소해지는 현상이다. Decision Tree나 K-Nearest Neighbor와 같은 모델에서는 Regularization을 적용하기 어렵기 때문에 특성 선택과 Principal Component Analysis와 같은 차원 축소 기법을 주로 사용한다.
Oct 25, 2024, 1 min read
고정된 크기의 데이터셋이 차원이 늘어남에 따라 특성 공간이 희소해지는 현상이다. Decision Tree나 K-Nearest Neighbor와 같은 모델에서는 Regularization을 적용하기 어렵기 때문에 특성 선택과 Principal Component Analysis와 같은 차원 축소 기법을 주로 사용한다.