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Replicated
편향(bias) : 학습된 모델이 학습 데이터에 대해 만들어 낸 예측값과 실제값과의 차이- 모델의 결과가 얼마나 한쪽으로 쏠려 있는지를 나타냄 분산(variance) : 모델이 학습 데이터에 민감하게 반응하는 정도. 훈련 데이터가 조금만 달라져도 모델이 얼마나 다른 예측을 하는지를 나타냄- 모델의 결과가 얼마나 퍼져 있는지를 나타냄 편향-분산 트레이드오프 좌측 상: 높은 편향, 낮은 분산- under-fitting된 모델- 단순한 모델일수록 학습 데이터에서 모든 패턴을 찾지 못해 Bias크고 Variance 작음좌측 하: 낮은 편향, 낮은 분산- 에러율 가장 낮음우측 상: 높은 편향, 높은 분산- 에러율 가장 큼우측 하: 낮은 편향, 높은 분산- over-fitting된 모델- 학습 데이터 셋이 잘 학습..
학부/빅데이터마이닝
2025. 4. 11. 22:10