오버피팅1 Overfitting, Undeffitting - 오버피팅, 언더피팅 Overfitting 이란? 학습데이터에 지나치게 일치하여 새로운 데이터를 올바르게 예측하지 못하는 것 새로운 데이터에 대한 성능이 좋지않음 Overfitting의 원인/특성 학습데이터세트에서 지나치게 많은 정보를 추출하는 경우 -> high variance (높은 분산) 모델을 데이터에 과하게 맞추려고 하는 경우 -> low bias (낮은 바이어스) Underfitting 이란 학습데이터에 모델이 올바르게 동작하지 않고, 테스트데이터에도 올바르게 동작하지 않는다 학습 데이터가 충분하지 않았거나, 패턴을 잡아내지 못했다는 것 Underfitting의 특성 high bias -> 예측 결과가 정답과는 거리가 멀다 low variance -> 예측 결과끼리의 차이는 별로 없는 생태 2020. 7. 31. 이전 1 다음
