과적합(Overfitting)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 2회 상세 페이지
1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 2회
과적합(Overfitting)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
1
학습 데이터를 늘리면 더 심해진다
2
훈련 오차와 검증 오차가 모두 크다
3
모형이 단순할수록 쉽게 발생한다
4
훈련 오차는 작고 검증 오차는 크다
해설
과적합은 모형이 훈련 데이터의 잡음까지 학습해 훈련 오차는 작지만 검증 오차는 큰 상태로, 일반화 오차가 커진다.
모형 복잡도를 줄이거나 규제·가지치기·조기 종료로 완화한다.
- 두 오차가 모두 크면 과소적합이다.
- 지나치게 단순한 모형은 과소적합을 일으킨다.
- 학습 데이터를 늘리면 과적합이 대체로 완화된다.
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