728x90 반응형 overfitting3 Double Descent: new approach of bias-variance trade-off Double Descent: Modern approach of bias-variance trade-offclassic ML의 관점에서, bias-variance trade-off는 model complexity와 관련있다.이전 포스트를 참고해도 좋다.https://trivia-starage.tistory.com/238 Overfitting을 막는 방법들 (regularization, cross-validation, early stopping)Overfitting and Regularization ※ The blog post is based on lecture materials from Xavier Bresson, a professor at the National University of Singapore.. 2024. 3. 3. Overfitting을 막는 방법들 (regularization, cross-validation, early stopping) Overfitting and Regularization※ The blog post is based on lecture materials from Xavier Bresson, a professor at the National University of Singapore. The lecture materials can be found on the professor's LinkedIn. You can also found it at [1]. Under-fitting and over-fittingUnderfittinglearner가 충분한 표현력을 가지지 못함.training set에서 error를 생성.training/testing error 모두 높다.방지 방법: learner의 expressivity(또는 c.. 2024. 3. 2. [Data Science] Decision Tree - Overfitting Overfitting and UnderfittingOverfitting (과적합, 과대적합)과적합은 모델이 학습 데이터에 대해 너무 잘 학습되어 기본 패턴 대신 데이터의 노이즈에 맞추기 시작할 때 발생한다.학습 데이터에 지나치게 맞추면(overfit) 이후 새로운 데이터(new, unseen data)에 대하여 일반화를 하지 못할 수 있다. Underfitting (과소적합)과소 적합은 모델이 너무 단순하여 데이터의 기본 패턴을 포착할 수 없을 때 발생한다. 이는 모델이 학습 데이터와 테스트 데이터 모두에서 제대로 작동하지 않는다는 것을 의미한다.즉, 모델이 학습 데이터에서 보이지 않는 새로운 데이터(new, unseen data)를 정확하게 예측할 수 있을 만큼 충분히 학습하지 못했다는 뜻입니다.Ove.. 2023. 4. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형
