머신러닝에서의 과적합 문제

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최초 등록일: 2023.06.27
최종 저작일: 2023.06; 4페이지/ MS 워드; 가격 2,500원

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과적합(overfitting)은 머신러닝에서 중요한 문제 중 하나입니다. 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 특화되어 있어 새로운 입력 데이터에 대한 예측 능력이 저하되는 현상을 말합니다. 이는 모델의 성능과 일반화(generalization) 능력을 감소시키며, 실제 응용에서 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

과적합은 데이터의 특성을 완벽하게 기억하는 것에서 비롯됩니다. 모델은 훈련 데이터에 맞추기 위해 복잡한 패턴과 노이즈까지도 학습할 수 있습니다. 그 결과로 훈련 데이터에 대한 예측 정확도는 높아지지만, 새로운 데이터에 대한 예측은 부정확해집니다. 이는 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적합되어 해당 데이터셋에 대해서만 효과적이고 다른 데이터에 대해서는 일반화할 수 없게 되는 것을 의미합니다.

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