ML

RFECV : 자동적으로 최선의 특성을 선택하고 싶을 때 사용할 수 있는 feature selection 방법.

permutation feature importance : 모델에 가장 영향을 많이 미치는 feature를 선택하는 방법

머신러닝 평가지표 회귀 MAE, MSE, RMSE, MSLE, MAPE, MPE, R^2 분류 accuracy, precision, recall f1 score, mcc, roc-auc 클러스터링 silhouette coeffiicient

데이터 정규화 (Normalization) : 데이터를 특정 구간으로 바꾸는 척도법서로 다른 feature의 크기를 통일하기 위해서 크기를 변환

정보를 표현하는 데 필요한 최소 평균 자원량 흔하게 일어나는 일일수록 정보량이 적고, 적게 일어나는 일일수록 정보량이 많다는 아이디어로 출발하여 아래 그림과 같이 정보량 표현