[머신러닝]편향/분산 트레이드 오프(Bias - Variance Trade Off)

모델의 일반화 오차 종류 편향 원래 의도한 기능과는 다르게 한 범주를 다른 범주보다 "특혜"를 주는 등 "불공정"한 결과를 만드는 오류 잘못된 가정으로 인해서 발생 데이터가 실제로는 2차인데 선형으로 가정해서 과소 적합되는 형태 분산 훈련 데이터에 있는 작은 변동에 모델이 과도하게 민감하게 반응해서 나타나는 것 자유도가 높은 모델(고차 다항 회귀 모델)이 높은 분산을 가지기 쉬운데 분산이 커지면 과대 적합 줄일 수 없는 오차 데이터 자체에 있는 잡음 때문에 발생 이 오차는 모델을 가지고 제거할 수는 없고 데이터 소스를 수정하거나 이상치를 감지해서 제거하는 방법을 이용 정리 모델의 일반화 오차는 세가지 오차의 합으로 표현 모델의 복잡도가 커지면 분산이 늘어나고 편향이 줄어들고 반대로 모델의 복잡도가 줄어들..
카테고리 없음 2024. 3. 11. 11:24
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