일반화성능1 머신러닝 모델의 일반화 성능 머신러닝 모델의 일반화 성능일반화 성능(Generalization Performance)은 머신러닝 모델이 훈련에 사용되지 않은 새로운 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지를 나타내는 개념입니다. 즉, 모델이 학습 데이터에 과적합하지 않고, 새로운 데이터에서도 일관되게 좋은 성능을 발휘하는 능력을 의미합니다. 일반화 성능의 핵심 개념1. 과적합(Overfitting) 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 맞춰져서, 훈련 데이터의 노이즈나 불필요한 패턴까지 학습하게 되는 상황을 말합니다. 이로 인해 새로운 데이터에 대해선 잘 예측하지 못하는 문제가 발생합니다. 과적합된 모델은 학습 데이터에서는 성능이 좋지만, 테스트 데이터나 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어집니다. 2. 과소적합(Underfitting) 과소.. 2024. 10. 18. 이전 1 다음
