특징 선택은 특징 간 중복을 줄이고 예측 성능은 높이는 최적의 특징 부분 집합을 구성하기위한 작업이다.특징을 선택하는 방법은 필터 방법, 래퍼 뱅법, 임베디드 방법이 있고, 지금은 필터 방법을 설명한다. SelectKBest필터 방법 중 하나로, 중요도가 높은 K개의 특징을 선택한다.개별 특징을 통계적으로 평가하여 빠르고 간단하지만, 특징 간의 상호작용을 고려하지 않는다.from sklearn.feature_selection import *selector = SelectKBest(f_classif, k = 10) #f통계량이 큰 10개 selector.fit(X_train, y_train)selected_features = X_train.columns[selector.get_support()] #tran..