훈련 데이터와 검증 데이터 모두에서 오차가 크게 나타나, 모형이 자료의… | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 9회 상세 페이지
1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 9회
훈련 데이터와 검증 데이터 모두에서 오차가 크게 나타나, 모형이 자료의 패턴을 충분히 학습하지 못한 상태를 뜻하는 용어는?
1
일반화(Generalization)
2
과적합(Overfitting)
3
과소적합(Underfitting)
4
정칙화(Regularization)
해설
훈련 오차와 검증 오차가 함께 큰 상태는 과소적합(Underfitting)이다.
모형이 지나치게 단순할 때 생기며, 변수 추가나 복잡도를 높여 개선한다.
- 과적합: 훈련 오차는 작고 검증 오차만 큰 상태이다
- 일반화: 새 자료에서도 성능이 유지되는 바람직한 성질이다
- 정칙화: 벌점으로 복잡도를 줄여 과적합을 막는 기법이다
오류나 개정된 내용이 보이면 알려주세요