[머신러닝]선형회귀분석(하)

머신러닝으로 학습된 모델 성능 평가 머신러닝 알고리즘을 통해 모델은 학습 데이터에 대한 오차를 감소시켜 나간다. 하지만 사용자가 원하는 모델은 임의의 독립변수 값에 대해 적절한 종속 변수 값을 추정하는 모델이다. 즉, 일반화 오차(generalization error)가 적은 모델은 원하는 것이다. 따라서 학습된 모델의 일반화 오차를 평가하기 위해서는 학습에 사용되지 않은 임의의 테스트 데이터를 선택해야만 한다. 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting) 과적합은 모델이 학습데이터 추정에 초점이 맞추어져 일반적인 데이터에 대해서는 적절한 추정을 하지 못하는 상황이며, 과소적합은 학습이 제대로 되지 않아 모델의 성능이 떨어지는 상황이다. 과소적합의 경우 학습 데이터의 양을 늘려서 충..
머신러닝 2021. 8. 22. 13:03
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