728x90 과적합 문제1 머신러닝에서의 과적합 문제 해결 기법 과적합(Overfitting)은 머신러닝 모델이 학습 데이터에 지나치게 적응하여 새로운 데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 학습 데이터의 노이즈나 불필요한 패턴을 과도하게 학습하기 때문에 발생합니다. 본 글에서는 과적합의 원인을 분석하고, 이를 해결하기 위한 주요 기법들을 살펴보겠습니다.1. 과적합의 원인과적합은 주로 다음과 같은 요인들로 인해 발생합니다:데이터 부족: 학습 데이터가 적을 경우, 모델이 일반화되지 않고 학습 데이터에 과도하게 의존합니다.모델의 복잡도: 모델이 지나치게 복잡하면 학습 데이터의 세부적인 패턴까지 학습하게 됩니다.노이즈 학습: 데이터에 포함된 무작위적 노이즈를 학습하여 성능이 저하됩니다.불충분한 정규화: 정규화 기법이 적용되지 않으면 모델의 복잡도를 .. 2024. 12. 12. 이전 1 다음 728x90
