과적합

term_id: overfitting

Category: training_techniques

Definition

과적합은 모델이 훈련 데이터의 무작위 노이즈와 이상치를 포함하여 너무 잘 학습할 때 발생합니다. 그 결과 훈련 데이터에서는 우수한 성능을 보이지만, 새로운 미시청 테스트 데이터에서는 성능이 떨어집니다.

Summary

기계 학습 알고리즘이 근본적인 신호(noise가 아닌 실제 패턴) 대신 노이즈를 포착하여 일반화 성능을 저해하는 모델링 오류.

Key Concepts

  • 높은 분산
  • 열악한 일반화
  • 훈련 오차와 테스트 오차의 격차
  • 모델 복잡도

Use Cases

  • 모델 성능 문제 진단
  • 정규화 강도 선택
  • 최적 모델 깊이 결정