과소적합

개요과적합에 대해서 알아보고, 이러한 상황에서 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 일반화하는 방법에 대해 알아본다. 내용 정리1. 과적합과 일반화1) 과대적합 (overfitting)· 모델이 훈련 데이터에 대한 예측 성능은 너무 좋지만 일반성이 떨어져 새로운 데이터 (테스트 데이터)에 대해선 성능이 좋지 않은 것 · 모델이 훈련 데이터 세트의 특징에 너무 맞춰서 학습되었기 때문에 일반화 되지 않아 발생 * 과대적합은 학습 데이터 양에 비해 모델이 너무 복잡한 경우 발생하며, 이를 해결하기 위해 데이터의 양을 늘리거나 모델을 좀 더 단순하게 만드는 방법을 사용한다. (모든 모델은 모델의 복잡도를 변경할 수 있는 규제와 관련된 하이퍼파라미터를 제공) 2) 과소적합 (underfitting)· 모델이 훈련 데이터와 ..