라쏘 회귀로 차원 축소하기
라쏘 회귀는 머신러닝의 지도 학습 기법 중 하나로, 고차원 데이터에서 변수를 선택하고 차원을 축소하는 데 효과적입니다. 이 방법은 L1 정규화를 이용하여 불필요한 변수를 자동으로 제거하며, 모델의 해석력을 높입니다. 라쏘 회귀는 일반적인 회귀 분석보다 적은 수의 변수를 사용하기 때문에 과적합을 방지하는 데 유리합니다. 이를 통해 데이터 분석의 효율성을 향상시키고, 모델 성능을 최적화할 수 있습니다. 머신러닝에서 라쏘 회귀는 특히 많은 변수를 다룰 때 유용하게 활용됩니다.