[단단한 머신러닝 - 연습문제 참고 답안]Chapter11 - 특성 선택과 희소 학습 11.2

Relief-F는 데이터 마이닝 및 머신러닝에서 특징 선택을 위해 사용되는 알고리즘입니다. Relief 알고리즘의 확장판으로, 멀티 클래스 문제를 처리할 수 있고, 불완전하거나 잡음이 많은 데이터에 대한 강건성을 향상시킵니다. 

Relief-F 알고리즘의 주요 아이디어는 원래 클래스와 가장 가까운 인스턴스(이웃)와 가장 가까운 인스턴스 중 다른 클래스를 각각 찾는 것입니다. 이를 통해 각 특징이 클래스 구분에 얼마나 중요한지 평가하고, 중요도에 따라 특징을 선택합니다.

Relief-F 알고리즘의 기본적인 단계는 다음과 같습니다:

1. 각 특징의 가중치를 0으로 초기화합니다.
2. 지정된 횟수만큼 다음 과정을 반복합니다:
    - 무작위로 인스턴스를 선택합니다.
    - 선택한 인스턴스와 같은 클래스의 가장 가까운 이웃을 찾습니다.
    - 선택한 인스턴스와 다른 클래스의 가장 가까운 이웃을 찾습니다.
    - 각 특징에 대해, 선택한 인스턴스와 같은 클래스의 이웃과의 차이를 계산하고 가중치에서 빼줍니다.
    - 각 특징에 대해, 선택한 인스턴스와 다른 클래스의 이웃과의 차이를 계산하고 가중치에 더해줍니다.
3. 모든 특징의 가중치를 확인하고, 가중치가 높은 특징부터 낮은 특징까지 순서대로 나열합니다.

위의 방법을 통해 Relief-F 알고리즘은 특징 선택을 위한 중요도 순서를 제공하게 됩니다. 이 알고리즘은 특히 특징 간의 상호작용이 예측 성능에 영향을 미치는 경우 유용합니다.