비행 시간 모델: 더 많은 특징!

모델에 더 많은 특징을 추가해 보겠습니다. 이것이 반드시 더 나은 모델을 만든다는 뜻은 아닙니다. 어떤 특징은 성능을 높일 수 있지만, 다른 특징은 오히려 성능을 낮출 수도 있어요.

특징이 많아지면 모델은 항상 더 복잡해지고 해석하기 어려워집니다.

다음 모델에 포함할 특징은 다음과 같습니다:

이들은 features 열로 결합되었으며, 32개 열을 희소 표현한 것입니다(원-핫 인코딩은 수준 수보다 하나 적은 열을 만든다는 점을 기억하세요).

데이터는 flights로 제공되며, 무작위로 flights_train과 flights_test로 나뉘어 있습니다.

이 연습 문제는 항공편 데이터의 작은 하위 집합을 기반으로 합니다.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}연습 문제