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;과적합, 과잉적합, 과최적화, 오버피팅
;과적합, 과잉적합, 과최적화, 오버피팅
* 통계모델이 다른 상황에 일반화되지 못하는 것
* 통계모델이 다른 상황에 일반화되지 못하는 것
* 통계모델이 과도하게 샘플데이터 맞춤형으로 만들어져 오히려 현실과 맞치 않게 되는 일
* 통계모델이 과도하게 샘플데이터 맞춤형으로 만들어져 오히려 현실과 맞지 않게 되는 일
* 통계모델에 매개변수가 너무 많은 경우, 샘플데이터 수에 비해 '''모델이 복잡하고 예측력이 떨어짐'''
* 통계모델에 매개변수가 너무 많은 경우, 샘플데이터 수에 비해 '''모델이 복잡하고 예측력이 떨어짐'''
* 모델이 [[트레이닝셋]]에 너무 최적화되어 있어서, 실제모델(현실적으로는 [[테스트셋]])과 맞지 않게 되는 것


https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/5d/Overfit.png/300px-Overfit.png
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/5d/Overfit.png/300px-Overfit.png

2017년 12월 20일 (수) 15:19 판

1 개요

overfitting
과적합, 과잉적합, 과최적화, 오버피팅
  • 통계모델이 다른 상황에 일반화되지 못하는 것
  • 통계모델이 과도하게 샘플데이터 맞춤형으로 만들어져 오히려 현실과 맞지 않게 되는 일
  • 통계모델에 매개변수가 너무 많은 경우, 샘플데이터 수에 비해 모델이 복잡하고 예측력이 떨어짐
  • 모델이 트레이닝셋에 너무 최적화되어 있어서, 실제모델(현실적으로는 테스트셋)과 맞지 않게 되는 것

 

 

 

2 같이 보기

3 참고

원본 주소 "https://zetawiki.com/w/index.php?title=과적합&oldid=403467"
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