정보 손실

차원 축소 평가는 머신러닝 모델의 효율성과 성능을 개선하는 중요한 과정입니다. 이 과정은 데이터의 차원을 줄여 정보 손실을 최소화하면서도 데이터의 본질적인 특성을 유지할 수 있도록 돕습니다. 본 가이드에서는 차원 축소의 방법과 이를 평가하는 다양한 지표에 대해 다룹니다. 또한, 적절한 차원 축소 기법을 선택하는 데 필요한 유용한 팁을 제공합니다. 차원 축소를 통해 데이터 분석의 효과를 극대화하는 방법을 알아보세요.