과적합

머신러닝 모델 최적화 - 과적합

다항회귀를 이용한 과적합 이해 좋은 모델이란? 과적합(과대적합, 과소적합) 모델의 적합성과 일반화 오차 훈련 데이터를 이용하여 학습한 모델이 아직 얻지 못한 데이터(검증 데이터)에 대한 결과값을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 판단하기 위해 필요한 개념. 적합도: 가지고 있는 데이터(훈련 데이터)에 대해 모델을 적용했을 때 들어맞는 정도 예측 정확도: 아직 얻지 못한 데이터(검증 데이터)에 대해 모델을 적용했을 때 들어맞는 정도 일반화 오차: 아직 얻지 못한 데이터에 대한 예측 오차 ※ 훈련데이터(트레이닝 데이터) : 파라미터 추정에 사용하는 데이터 ※ 테스트 데이터: 일반화오차를 평가하기 위해 파라미터 추정에 사용하지 않고 남겨둔 데이터. 파라미터 추정에 사용하지 않은 테스트 데이터로 모델의 성능을 ..