반응형 LinearRegression1 [AI] 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_1 안녕하세요, 개인 공부한 내용을 정리하는 게시글입니다. 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_1 1. 모델 성능과 일반화: 과대적합 vs 과소적합용어설명특징판단 기준과대적합 (Overfitting)훈련 세트에서는 매우 잘 맞지만 테스트 세트 성능이 낮음훈련 성능 ▶ 테스트 성능R²(train) ≫ R²(test)과소적합 (Underfitting)모델이 데이터의 패턴을 잘 학습하지 못함전체적으로 성능이 낮음R²(train) ≈ R²(test) 모두 낮음 or test > train적절한 학습적당히 일반화된 모델훈련 세트가 조금 더 높지만 큰 차이는 없음R²(train) > R²(test) (약간 높음)* R²: 결정계수. 회귀 모델의 예측력이 얼마나 좋은지를 나타내는 지표 (1에 가까울수록 좋음) 2.. 2025. 5. 30. 이전 1 다음 반응형
