[머신러닝] 편형(Bias)와 분산(Variance)란? 파이썬 예제 코드로 이해하기(Trade off)

[머신러닝] 편형(Bias)와 분산(Variance)란? 머신러닝에서 편향(bias)과 분산(variance)은 모델의 성능과 일반화 능력에 영향을 주는 두 가지 주요 요소입니다. 이 두 가지는 모델의 예측 오차를 계산하는 데사용 합니다. **바는 평균을 의미 하고 삿갓은 추정값을 의미합니다. 1. 편향(bias) : 편향은 모델이 실제 데이터와 얼마나 차이가 있는지를 나타내는 척도입니다. 높은 편향을 가진 모델은 학습 데이터에 대해서도 부정확한 예측을 하는 경향이 있습니다. 이는 모델이 너무 단순하거나, 데이터의 복잡한 패턴을 충분히 학습하지 못한 경우 발생합니다. 이를 과소적합(underfitting)이라고도 합니다. 2. 분산(variance) : 분산은 모델이 학습 데이터의 작은 변화에 얼마나 민..

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