특성 선택
모델 학습 전 데이터셋에서 가장 관련성 높은 변수만을 선택하는 과정이다. 이를 통해 모델의 복잡도를 낮추고 학습 속도를 개선하며 과적합을 방지하여 예측 정확도를 높이는 데 기여한다.