기계 학습의 과적합 및 과소적합

과적합 방지

과소적합 방지

모델 일반화 기법

과적합과 과소적합은 새로운, 보이지 않는 데이터를 일반화하는 능력에 영향을 미치는 기계 학습 모델의 일반적인 문제입니다.

과적합은 모델이 학습 데이터의 기본 패턴을 학습할 뿐만 아니라 해당 데이터에 존재하는 노이즈 및 무작위 변동도 학습할 때 발생합니다. 결과적으로 모델은 훈련 데이터에 대해 매우 잘 수행되지만 본질적으로 훈련 세트를 기억했기 때문에 새로운, 보이지 않는 데이터에 일반화하는 데 실패합니다.

반면에 과소적합은 모델이 너무 단순해서 학습 데이터의 기본 패턴을 포착할 수 없을 때 발생합니다. 훈련 데이터뿐만 아니라 새로운 데이터에서도 성능이 좋지 않습니다. 데이터에 존재하는 관계와 복잡성을 학습하지 못하기 때문입니다.

과적합과 과소적합을 방지하는 방법

교차 검증: k-겹 교차 검증과 같은 기술을 사용하여 데이터의 다양한 하위 집합에 대한 모델 성능을 평가합니다. 모델이 새로운 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 예측하는 데 도움이 됩니다.
훈련-테스트 분할: 데이터를 별도의 훈련 세트와 테스트 세트로 분할합니다. 훈련 세트에서 모델을 훈련하고 테스트 세트에서 성능을 평가합니다. 이는 모델이 보이지 않는 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 평가하는 데 도움이 됩니다.
특성 선택/축소: 가장 관련성이 높은 특성만 선택하거나 주성분 분석(PCA)과 같은 기술을 사용하여 데이터의 차원을 줄여 모델의 복잡성을 줄입니다.
정규화: L1 또는 L2 정규화와 같은 기술은 모델의 목적 함수에 복잡성에 대한 페널티를 추가하여 데이터의 노이즈를 너무 가깝게 맞추는 것을 방지합니다.
앙상블 방법: 여러 모델을 결합하여 과적합과 과소적합을 줄입니다. 배깅, 부스팅 또는 스태킹과 같은 기술은 여러 모델을 사용하여 전반적인 성능과 일반화를 향상시킵니다.
초매개변수 조정: 편향의 균형을 맞추는 최적의 구성을 찾기 위해 그리드 검색 또는 무작위 검색과 같은 기술을 사용하여 모델 초매개변수(학습률, 의사결정 트리의 깊이 등)를 조정합니다. 그리고 변화.
조기 중지: 훈련 중에 검증 세트에 대한 모델 성능을 모니터링하고 성능이 저하되기 시작하면 훈련 프로세스를 중지하여 과적합을 방지합니다.
더 많은 데이터: 데이터 양을 늘리면 기본 분포의 더욱 다양하고 대표적인 샘플을 제공하여 모델을 더 효과적으로 일반화하는 데 도움이 될 수 있습니다.