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과적합

Jmnote (토론 | 기여)님의 2021년 5월 29일 (토) 23:47 판

1 개요

overfitting
過適合
과적합, 과적화, 과잉적합, 과최적화, 오버피팅
  • 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.
  • 모델이 트레이닝셋에 너무 최적화되어 있어서, 실제모델(현실적으로는 테스트셋)과 맞지 않게 되는 것
  • 학습 대상 데이터에 대한 오차는 감소하지만, 실제 사례에 적용할 경우 오차가 증가하는 문제를 수반한다.

Overfit.png

Overfitted Data.png

Overfitting.svg

2 방지 방법

  • 더 많은 트레이닝 데이터 확보
  • 피쳐 수 감소
  • 정규화

3 같이 보기

4 참고

원본 주소 "https://zetawiki.com/w/index.php?title=과적합&oldid=749033"
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