underfitting
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학습, 검증곡선과 편향-분산 트레이드오프(Bias-Variance Tradeoff)Programming & Machine Learning/풀어쓰는 머신러닝 2017. 8. 11. 02:57
본 포스팅을 읽기 전에, 교차검증이 무엇인지에 대해 모르는 분들은 이곳을 참고해주시길 바랍니다. 학습, 검증곡선과 편향-분산 트레이드오프편향-분산 트레이드오프 (Bias-Variance Tradeoff)머신 러닝에서의 error는 크게 두 분류로 나뉜다. bias(편향), 그리고 variance(분산)이다. bias는 흔히 생각할 수 있는 error로, 선형 회귀같은 문제에서의 SSE를 떠올리면 쉽다. 모델이 학습데이터를 충분히 설명할 수 없는 상황에서 커지는 에러이다. 이 상황을 흔히 underfitting이라고 한다. variance는 그 반대로 모델이 학습데이터를 과도하게 잘 설명하는 상황이다. 모집단을 추정하고자 표본집단을 이용하여 모델을 만들어놨더니, 표본집단만을 거창하게 잘 설명하는 모델이 된..