Machine Learning/이론
[ML] Overfitting, Underfitting
과적합 Overfitting Generalization이 안된 상태 학습 데이터에서는 성능이 좋지만 다른 데이터에서는 성능이 좋지 못한 상태 과적합이 발생하는 이유 학습 데이터가 적은 경우 \( h(x) \)의 차수가 높은 경우 과소적합 Underfitting 학습이 덜 이루어져 새로운 데이터는 물론 학습 데이터에서 조차 성능이 좋지 못한 상태 모델이 해당 문제에 적합하지 않은 경우가 많음 과소적합이 발생하는 이유 모델이 지나치게 단순한 경우 예측을 제대로 할 수 없는 특징들만 제공된 경우 과적합 해결 방법 https://pasongsong.tistory.com/113 [Machine Learning] Overfitting 막는 방법 Overfitting 막는 방법 1. 데이터의 양 늘리기 데이터의 양이..
