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코딩하는 오리

[ML] 머신 러닝, 더 빠르고 정확하게 - 2.정규화(Regularization)

01. 편향(Bias)과 분산(Variance) 머신 러닝 모델이 정확한 예측을 못하는 경우 직선 모델은 너무 간단해서 복잡한 곡선 관계를 학습할 수 없다 -> 편향이 크다모델이 데이터 사이의 관계를 완벽하게 학습했따 -> 편향이 작다 편향이 작으면 항상 좋나?평균 제곱 오차로로 성능 구한다~위의 경우에는 새로운 데이터에서 오히려 직선 보다 성능 안좋음..외워버렸다 분산 : 데이터 셋 별(training set vs test set)로 모델이 얼마나 일관된 성능을 보여주는지성능이 비슷하다 -> 분산이 낮다성능이 들쭉날쭉 -> 분산이 높다  편향이 높은 모델은 너무 간단해서 주어진 데이터의 관계를 잘 학습하지 못한다(1차함수 vs 11차 함수)편향이 낮은 모델은 주어진 데이터와의 관계를 잘 학습한다.직선 ..
AI/ML 2024. 7. 31. 02:30
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