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피처 중요도 분석: Random Forest Importance
Day 2: 시계열 센서 데이터 처리
피처 중요도 분석: Random Forest Importance
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 2: 시계열 센서 데이터 처리
학습 목표
Random Forest로 피처 중요도를 평가할 수 있다 불필요한 피처를 식별하고 제거할 수 있다 피처 선택이 모델 성능에 미치는 영향을 확인할 수 있다
피처 중요도 분석
센서 21개 x 피처 9개 = 189개 피처. 모두 다 쓰면 과적합 위험이 있다. 중요한 피처만 골라서 사용한다.
피처 선택 방법
[피처 선택 3단계]
1. 분산 기반 필터
→ 변동이 없는 피처 제거 (상수 센서)
2. 상관관계 필터
→ 서로 중복인 피처 제거 (corr > 0.95)
3. 모델 기반 선택
→ Random Forest importance로 상위 N개 선택아래 코드를 feature_importance.py로 저장하고 실행하세요.
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힌트 보기
- • Random Forest importance는 비선형 관계도 포착한다
- • 피처를 줄여도 성능이 유지되면 과적합이 줄어든 것이다
- • 상위 10~15개 피처로 충분한 경우가 많다
- • Permutation Importance는 더 신뢰할 수 있지만 느리다
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖RF 피처 중요도 선택 코드 생성AI 학습 팁
AI에게 Random Forest 피처 중요도를 기반으로 상위 N개 피처를 자동 선택하고 제거 전후 모델 성능을 비교하는 파이프라인을 만들어달라고 요청하세요.
NASA CMAPSS 센서 피처(21개)에 Random Forest 피처 중요도 분석을 적용하는 Python 코드를 작성해줘. 중요도 bar chart 시각화, 누적 중요도 80%/90%/95% 컷오프 자동 계산, 컷오프별 피처 수 vs RUL 예측 RMSE 비교 테이블 출력 포함.
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