overfitting underfitting 차이 썸네일형 리스트형 머신러닝 모델의 과적합과 과소적합 이해하기 ✅ 서론: 왜 과적합과 과소적합을 이해해야 할까?머신러닝(Machine Learning)을 실무에 적용할 때 가장 자주 마주치는 문제 중 하나가 바로 **과적합(Overfitting)**과 **과소적합(Underfitting)**입니다. 이 두 개념은 모델의 성능에 지대한 영향을 미치며, 예측 정확도 저하, 일반화 실패 등의 문제를 야기합니다.모델이 데이터를 얼마나 잘 학습하느냐에 따라 학습곡선은 크게 세 가지 유형으로 나뉩니다. 너무 덜 학습한 경우는 과소적합, 너무 많이 학습하여 훈련 데이터에만 최적화된 경우는 과적합, 그리고 적절히 학습하여 새로운 데이터에서도 좋은 성능을 보이는 경우가 이상적입니다.🧠 과적합(Overfitting)이란?📌 정의과적합은 모델이 훈련 데이터의 패턴뿐 아니라 노이즈나.. 더보기 이전 1 다음
