꿈라CBT다음 <보기>의 상황에서 선택할 규제 기법과 그 근거로 가장 적절한 것은?
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분석가는 센서 320개에서 수집한 값으로 설비 고장을 예측하는 회귀모형을 만들고 있다.
- 현장 전문가는 실제로 고장과 관련된 센서는 20개 안팎일 것으로 보고 있다.
- 분석가는 모형이 어떤 센서를 쓰는지 목록으로 제시해, 불필요한 센서를 실제로 철거하려 한다.
- 따라서 계수가 정확히 0이 되어 변수가 자동으로 제외되는 성질이 필요하다.
- 1L2 규제(Ridge) — 계수의 제곱합에 벌점을 주므로 불필요한 계수가 정확히 0으로 수렴해 변수 선택 효과를 얻는다.
- 2L1 규제(Lasso) — 계수의 절댓값 합에 벌점을 주며, 최적해가 마름모 제약의 꼭짓점에서 형성되어 일부 계수가 정확히 0이 되므로 변수 선택이 함께 이루어진다.
- 3규제를 적용하지 않은 최소제곱법 — 벌점이 없어야 중요하지 않은 변수의 계수가 0에 가까워진다.
- 4L2 규제(Ridge) — 오차를 0으로 만들어 중요한 변수만 남기므로 희소한 해를 얻을 수 있다.