[인공지능 기초] 3. Over-Fitting(과적합)

과적합은 머신러닝에서 많이 등장하는 문제 중 하나이다. 주로 데이터가 너무 적거나 모델이 과도하게 복잡한 경우에 발생하게 된다. Over-Fitting(과적합)에 대해서 더 자세히 알아보도록 하자! 1. Over-Fitting(과적합) 과적합이란, train-set에 너무 과하게 모델이 최적화된 상태를 말한다. 모델이 over-fitting되면, train-set에서는 정확도가 매우 높게 나오지만 test-set에서는 낮은 정확도가 나온다. 한마디로 범용성이 없는 모델이 된다. 간단한게 Regression모델을 예로 들어보겠다. 이러한 문제를 완화시키기 위해서 다음과 같은 방법을 적용할 수 있다. 데이터를 추가 수집한다. feature의 개수를 줄인다. Regularization Early Stoppin..

2021.05.14