Overfitting (1) 썸네일형 리스트형 Data Analysis / ML / Basic Concept(3) ▷ Overfitting : Training Data에 대해 너무 학습이 잘되어 실제 데이터에 적용이 잘 안되는 경우 ▷ Underfitting : 너무 대충 학습해서 학습이 잘 이루어지지 않은 경우 ※ Overfitting 현상을 해결하기 위한 방법은? 1. 많은 양의 Training Data 필요 가장 기반이되는 조건인데 program 적으로 해결이 불가능 2. Feature의 개수를 줄이자 종속변수와 연관이 없는 독립변수들 제거 (상관관계 분석) 3. Weight의 값을 인위적으로 조절 (Regulation) W 값이 클수록 Curve를 그리게 되고, Overfitting의 여지가 많아짐 4. Dropout (Deep Learning) 5. 학.. 이전 1 다음
