머신러닝 - 지도학습 개념 정리(과적합, 과소적합, 학습 오차 등)

1. 지도학습이란? - 지도학습의 목표는 학습에 사용하지 않은 데이터를 예측하고 분류하는 것이다. 이를 '일반화'라고 한다. 완벽하게 일반화된 모델은 모든 데이터의 레이블을 정확히 예측한다. 2. 일반화 오차, 학습 오차, 테스트 오차 - 하지만 일반화가 완벽히 이뤄지지 않은 모델도 있다. 일반화 오차(일반화 성능)는 모델이 얼마나 일반화에 실패 혹은 성공했는지를 표현하는 개념이다. 하지만 일반화 오차를 계산하기 위해서는 모든 데이터를 사용해야 하는데, 실제 세상의 데이터는 알려지지 않은 복잡한 상호작용 속에서 생성돼 알기가 매우 힘들다. 그래서 '학습 오차'를 사용한다. 학습 오차는 일반화 오차와 비슷하면서 계산하기도 쉽다. 이와 비슷한 개념으로 '학습 성능'이 있다. 학습 오차는 모델이 학습에 사용한..

원문링크 : 머신러닝 - 지도학습 개념 정리(과적합, 과소적합, 학습 오차 등)