머신러닝에서의 Overfitting과 Underfitting, 그 균형 잡기머신러닝 모델을 학습할 때, 두 가지 큰 문제를 만날 수 있습니다. 바로 Overfitting (과대적합)과 Underfitting (과소적합)인데요. 이 두 현상은 모델의 성능에 중요한 영향을 미치기 때문에, 이를 잘 이해하고 해결하는 방법을 아는 것이 중요합니다.자 그럼, 하나씩 알아보겠습니다. 1. 일반화란?먼저, '일반화(Generalization)'라는 개념부터 짚고 넘어가죠. 일반화란, 모델이 훈련 데이터뿐만 아니라 보지 못한 새로운 데이터에 대해서도 잘 예측할 수 있는 능력을 말합니다.훈련 데이터를 통해 모델을 학습한다고 해서, 그 모델의 성능이 진짜 잘 만든 모델이라고 할 수는 없습니다. 중요한 것은, 훈련 데이터에..
