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* 통계모델이 다른 상황에 일반화되지 못하는 것 | * 통계모델이 다른 상황에 일반화되지 못하는 것 | ||
* 기계학습에서 데이터에 대한 학습이 너무 많이 수행되는 현상 | * 기계학습에서 데이터에 대한 학습이 너무 많이 수행되는 현상 | ||
* 통계모델이 과도하게 샘플데이터 맞춤형으로 만들어져 오히려 현실과 맞지 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 | * 통계모델에 매개변수가 너무 많은 경우, 샘플데이터 수에 비해 '''모델이 복잡하고 예측력이 떨어진다'''. | ||
* 모델이 [[트레이닝셋]]에 너무 최적화되어 있어서, 실제모델(현실적으로는 [[테스트셋]])과 맞지 않게 되는 | * 생성된 모델이 [[훈련 데이터]]와 지나치게 일치하여, 새 데이터를 올바르게 예측하지 못하는 경우이다. | ||
* 모델이 [[트레이닝셋]]에 너무 최적화되어 있어서, 실제모델(현실적으로는 [[테스트셋]])과 맞지 않게 되는 것이다. | |||
* 학습 대상 데이터에 대한 오차는 감소하지만, 실제 사례에 적용할 경우 오차가 증가하는 문제를 수반한다. | * 학습 대상 데이터에 대한 오차는 감소하지만, 실제 사례에 적용할 경우 오차가 증가하는 문제를 수반한다. | ||
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[[파일:Overfitted_Data.png|300px]] | |||
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==방지 방법== | ==방지 방법== | ||
2023년 10월 26일 (목) 13:22 기준 최신판
1 개요[ | ]
- 일반화 부족
- 통계모델이 다른 상황에 일반화되지 못하는 것
- 기계학습에서 데이터에 대한 학습이 너무 많이 수행되는 현상
- 통계모델이 과도하게 샘플데이터 맞춤형으로 만들어져 오히려 현실과 맞지 않게 되는 일
- 통계모델에 매개변수가 너무 많은 경우, 샘플데이터 수에 비해 모델이 복잡하고 예측력이 떨어진다.
- 생성된 모델이 훈련 데이터와 지나치게 일치하여, 새 데이터를 올바르게 예측하지 못하는 경우이다.
- 모델이 트레이닝셋에 너무 최적화되어 있어서, 실제모델(현실적으로는 테스트셋)과 맞지 않게 되는 것이다.
- 학습 대상 데이터에 대한 오차는 감소하지만, 실제 사례에 적용할 경우 오차가 증가하는 문제를 수반한다.
2 방지 방법[ | ]
- 더 많은 트레이닝 데이터 확보
- 피쳐 수 감소
- 정규화
3 같이 보기[ | ]
4 참고[ | ]
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