선생님 강의 보면서 하려고 했더니 생각보다 빠르게 프로젝트를 진행하게 되어서
이래저래 논문도 보고 깃헙이나 스택오버플로우 보면서 모델 개발해보고 있습니다...
한가지 궁금한 부분이 머신러닝이든 딥러닝에서 학습할 때 넣은 feature와 예측을 위해 넣은 feature가 다른 모델을 개발해 보신적이 있으신가요?
예를 들어, 학습할때는 A, B, C, D feature를 넣고 Y를 예측할 수 있는 모델을 학습시킨 후에 예측 데이터셋에는 A, C, D feature만 있는 상황이라면...
이런 모델을 개발하는 것이 의미가 있을지, 모델 개발이 가능한 것인지 궁금합니다.
찾아보니 예측 정확도가 떨어지기는 해도 학습에 사용했던 feature의 일부로도 예측이 가능하다고는 하던데...
뭔가 명쾌한 답이 없어서 궁금합니다 ㅠㅠ
