Underfitting (1) 썸네일형 리스트형 Overfitting과 Underfitting Overfitting 은 모델이 training set 의 noise 까지 학습하여 test set 에서의 성능이 하락하는 현상이다. 아래 그림에서 모델링을 하고자 하는 함수는 검은색 선이다. 하지만 sample 이 drawn 될 때에는 noise 가 더해지기 때문에 검은색 경계선 주변에는 파란색, 빨간색 point 가 혼재될 수 있다. 이런 상황에서 모델이 drawn 된 sample 들에 맞춰 과하게 학습되면 아래의 초록색 선과 같이 복잡한 함수가 나오게 된다. 검은색 선을 경계로 앞으로 draw 될 sample 까지 잘 분류하기 위해서는 이미 draw 된 빨간색, 파란색 sample 들만을 가지고 검은색 선에 최대한 가까운 함수를 찾아야 한다. Underfitting 은 overfitting 과 반대.. 이전 1 다음
