[머신러닝]일반화(Generalization), 과적합(Overfitting, Underfitting)이란? 파이썬 코드 예제(그래프 포함)

목차 일반화(Generalization), 과적합(Overfitting, Underfitting) 이란? 일반화(Generalization) 머신러닝에서 Generalization(일반화)은 모델이 학습 데이터에 대해 학습한 후, 이전에 본 적 없는 새로운 데이터에 대해 정확하게 예측할 수 있는 능력을 말합니다. 예를 들어 앞서 선형 회기(Linear Regression)에서 가지고 있는 데이터 셋을 사용해서 파라미터들을 유추해서 모델링을 만들어 이 후에 발생하는 입력에 대한 출력을 예측 가능하게 하는 것을 의미합니다. 과적합(Overfitting/Underfitting) 일반적으로 머신러닝 모델을 학습시키는 과정에서는, 훈련 데이터셋을 사용하여 모델의 가중치(Weights)를 조정하고 최적화를 수행합니..

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