▣ 머신러닝_과대적합(Overfitting), 과소적합(Underfitting) ■ 과대적합(Overfitting) 과대적합은 학습데이터에 대해 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오차가 증가하는 현상 ▶ 해결방안 파라미터 수가 적은 모델을 선택하거나, 모델에 제약을 가하여 단순화 훈련 데이터를 더 많이 확보 훈련 데이터의 잡음을 줄임 (Outlier, Error 제거) ■ 과소적합(Underfitting) 과소적합은 과대적합의 반대 개념 모델이 너무 단순해서 데이터의 내재된 구조를 학습하지 못할 때 발생 ▶ 해결방안 파라미터가 더 많은 강력한 모델을 선택 학습 알고리즘에 더 좋은 특성을 제공 모델의 제약을 줄임 2020년 89번 정답 : 3번 과대적합은 학습데이터에 대해 과하게 학습하여 실제 데이터에 ..