개요회귀모델에서 설명변수가 많을 경우에는 설명변수를 줄일 필요가 있습니다. 설명변수가 많으면 예측 성능이 좋지 않기 때문이죠. 많은 설명변수를 가지는 회귀분석의 경우 설명변수들사이의 독립성 등의 가정을 만족시키기 어렵습니다. 또한 설명변수의 증가는 모형의 결정계수 등을 증가시키기는 하지만 다중 공선성 문제 등을 일으키므로 결과적으로 추정의 신뢰성을 저하시킵니다. 그렇다면 설명변수를 줄여주는 방법은 무엇이 있을까요 ?변수 선택 방법(variable selection)위에서 말한 설명변수를 줄여주는 것은 다시 말해 유의미한 설명변수를 선택하는 방법이겠죠 ?변수를 선택하는 방법에는 다음과 같은 세가지 방법이 있습니다.1. Subset Selection - 1부터 p까지 k개에 대해 모델을 쭈욱 구하고 RSS(..
