{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''특징 선택'''(Feature selection)은 모델 구성에 사용할 관련 [[특징 (기계 학습)|특징]](변수, 예측 변수)의 하위 집합을 선택하는 프로세스이다. 스타일로메트리와 [[DNA 마이크로어레이]] 분석은 특징 선택이 사용되는 두 가지 경우이다. [[특징 공학|특징 추출]]과는 구별되어야 한다.<ref>{{저널 인용|last=Sarangi|first=Susanta |author2=Sahidullah, Md |author3=Saha, Goutam|title=Optimization of data-driven filterbank for automatic speaker verification|journal=Digital Signal Processing |date=September 2020 |volume=104 |page=102795 |doi= 10.1016/j.dsp.2020.102795|arxiv=2007.10729|s2cid=220665533 }}</ref>

특징 선택 기술은 다음과 같은 여러 가지 이유로 사용된다.

* 연구자/사용자가 해석하기 쉽도록 모델을 단순화하기 위해<ref name="islr">{{서적 인용 |author1=Gareth James |author2=Daniela Witten |author3=Trevor Hastie |author4=Robert Tibshirani |title=An Introduction to Statistical Learning |publisher=Springer |year=2013 |url=http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ |page=204 |access-date=2024-04-14 |archive-date=2019-06-23 |archive-url=https://web.archive.org/web/20190623150237/http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ |url-status= }}</ref>
* 더 짧은 훈련 시간<ref>{{인용|last1=Brank|first1=Janez|title=Feature Selection|date=2011|url=http://link.springer.com/10.1007/978-0-387-30164-8_306|encyclopedia=Encyclopedia of Machine Learning|pages=402–406|editor-last=Sammut|editor-first=Claude|place=Boston, MA|publisher=Springer US|language=en|doi=10.1007/978-0-387-30164-8_306|isbn=978-0-387-30768-8|access-date=2021-07-13|last2=Mladenić|first2=Dunja|last3=Grobelnik|first3=Marko|last4=Liu|first4=Huan|last5=Mladenić|first5=Dunja|last6=Flach|first6=Peter A.|last7=Garriga|first7=Gemma C.|last8=Toivonen|first8=Hannu|last9=Toivonen|first9=Hannu|editor2-last=Webb|editor2-first=Geoffrey I.}}</ref>
* [[차원의 저주]]를 피하기 위해<ref>{{저널 인용|last=Kramer|first=Mark A.|date=1991|title=Nonlinear principal component analysis using autoassociative neural networks|url=https://aiche.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/aic.690370209|journal=AIChE Journal|language=en|volume=37|issue=2|pages=233–243|doi=10.1002/aic.690370209|issn=1547-5905}}</ref>
* 학습 모델 클래스와의 데이터 호환성을 향상시키기 위해<ref>{{저널 인용|last1=Kratsios|first1=Anastasis|last2=Hyndman|first2=Cody|date=2021|title=NEU: A Meta-Algorithm for Universal UAP-Invariant Feature Representation|url=http://jmlr.org/papers/v22/18-803.html|journal=Journal of Machine Learning Research|volume=22|issue=92|pages=1–51|issn=1533-7928}}</ref>
* 입력 공간에 존재하는 고유한 [[대칭 공간|대칭성]]을 인코딩하기 위해<ref>{{서적 인용|last1=Persello|first1=Claudio|last2=Bruzzone|first2=Lorenzo|title=2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium|chapter=Relevant and invariant feature selection of hyperspectral images for domain generalization|date=July 2014|chapter-url=http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2014.6947252|pages=3562–3565|publisher=IEEE|doi=10.1109/igarss.2014.6947252|isbn=978-1-4799-5775-0|s2cid=8368258|url=https://ris.utwente.nl/ws/files/122945513/Persello2014relevant.pdf|access-date=2024-04-14|archive-date=2024-04-14|archive-url=https://web.archive.org/web/20240414033437/https://ris.utwente.nl/ws/files/122945513/Persello2014relevant.pdf|url-status=}}</ref><ref>{{서적 인용|last1=Hinkle|first1=Jacob|last2=Muralidharan|first2=Prasanna|last3=Fletcher|first3=P. Thomas|last4=Joshi|first4=Sarang|title=Computer Vision – ECCV 2012 |chapter=Polynomial Regression on Riemannian Manifolds |date=2012|editor-last=Fitzgibbon|editor-first=Andrew|editor2-last=Lazebnik|editor2-first=Svetlana|editor3-last=Perona|editor3-first=Pietro|editor4-last=Sato|editor4-first=Yoichi|editor5-last=Schmid|editor5-first=Cordelia|chapter-url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33712-3_1|series=Lecture Notes in Computer Science|volume=7574|language=en|location=Berlin, Heidelberg|publisher=Springer|pages=1–14|doi=10.1007/978-3-642-33712-3_1|isbn=978-3-642-33712-3|arxiv=1201.2395|s2cid=8849753}}</ref><ref>{{저널 인용|last=Yarotsky|first=Dmitry|date=2021-04-30|title=Universal Approximations of Invariant Maps by Neural Networks|url=https://doi.org/10.1007/s00365-021-09546-1|journal=Constructive Approximation|volume=55 |pages=407–474 |language=en|doi=10.1007/s00365-021-09546-1|issn=1432-0940|arxiv=1804.10306|s2cid=13745401}}</ref><ref>{{저널 인용|last1=Hauberg|first1=Søren|last2=Lauze|first2=François|last3=Pedersen|first3=Kim Steenstrup|date=2013-05-01|title=Unscented Kalman Filtering on Riemannian Manifolds|url=https://doi.org/10.1007/s10851-012-0372-9|journal=Journal of Mathematical Imaging and Vision|language=en|volume=46|issue=1|pages=103–120|doi=10.1007/s10851-012-0372-9|s2cid=8501814|issn=1573-7683}}</ref>

특징 선택 기술을 사용할 때의 핵심 전제는 데이터에 중복되거나 관련성이 없는 일부 특징이 포함되어 있으므로 정보 손실을 많이 발생시키지 않고 제거할 수 있다는 것이다.<ref name="Bermingham-prolog">{{저널 인용|last1=Kratsios|first1=Anastasis|last2=Hyndman|first2=Cody|date=June 8, 2021|title=NEU: A Meta-Algorithm for Universal UAP-Invariant Feature Representation|url=https://jmlr.org/papers/v22/18-803.html|journal=[[Journal of Machine Learning Research]]|volume=22|page=10312|doi=10.1038/srep10312 |pmid=25988841 |pmc=4437376 |bibcode=2015NatSR...510312B}}</ref> 중복성과 관련성 없음은 서로 다른 두 가지 개념이다. 하나의 관련 기능이 밀접하게 연관되어 있는 다른 관련 기능이 있으면 중복될 수 있기 때문이다.

[[특징 공학|특징 추출]]은 원래 특징의 함수로부터 새로운 특징을 생성하는 반면, 특징 선택은 특징의 하위 집합을 반환한다. 특징 선택 기술은 특징이 많고 샘플(또는 데이터 포인트)이 상대적으로 적은 도메인에서 자주 사용된다.

== 같이 보기 ==
* [[클러스터 분석]]
* [[데이터 마이닝]]
* [[차원 축소 (통계학)]]
* [[특징 공학]]
* [[모형 선택]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [https://web.archive.org/web/20120511162342/http://featureselection.asu.edu/software.php Feature Selection Package, Arizona State University (Matlab Code)]
* [http://www.clopinet.com/isabelle/Projects/NIPS2003/ NIPS challenge 2003] (see also [[Conference on Neural Information Processing Systems|NIPS]])
* [http://paul.luminos.nl/documents/show_document.php?d=198 Naive Bayes implementation with feature selection in Visual Basic] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20090214023159/http://paul.luminos.nl/documents/show_document.php?d=198 |date=2009-02-14 }} (includes executable and source code)
* [http://home.penglab.com/proj/mRMR/index.htm Minimum-redundancy-maximum-relevance (mRMR) feature selection program]
* [http://mloss.org/software/view/386/ FEAST] (Open source Feature Selection algorithms in C and MATLAB)

[[분류:차원 축소]]