재귀적 특징 제거
모델 성능에 기여도가 낮은 특징(Feature)을 반복적으로 제거하여 최적의 변수 집합을 찾아내는 기법이다. 수천 개의 바이오마커 중 질병 진단에 가장 유의미한 것들만 추려내는 데 사용된다. 모델의 복잡도를 낮추고 예측 성능을 최적화하는 데 필수적이다.