728x90 반응형 오버피팅 문제1 (머신러닝) Overfitting은 꼭 해결해야되는 문제일까? 머신러닝의 목표는 training dataset을 이용하여 모델을 학습하고, 학습된 모델을 이용하여 관측되지 않았던 새로운 데이터에 대해 예측을 수행하는 것이다. 따라서 training set에 포함되지 않은 데이터들을 test set으로 구성하고, 이 test set에 대해 모델의 성능을 측정함으로써 새로운 데이터에 대한 모델의 성능을 평가한다. → 따라서 머신러닝 모델은 train set만을 가지고 test set에 대한 정확한 예측이 가능하도록 training하게 되는데, 이 과정에서 overfitting이 일어나게 되고, 일반화를 위한 모델의 경우 이를 방지하지만 오히려 overfitting이 필요한 경우가 있을 수 있다. 모델 학습하면서 종종 발생하는 Overfitting 꼭 해결해야되는 문제일.. Machine Learning/데이터 분석 이론과 기초 2024. 3. 1. 더보기 ›› 반응형 이전 1 다음
