적합성

• 과소적합 (Underfitting) : 모델의 ‘용량이 작아’ 오차가 클 수밖에 없는 현상 비선형 모델을 사용하는 대안 : 2차, 3차, 4차, 12차는 다항식 곡선을 선택한 예로 1차(선형)에 비해 오차가 크게 감소함

• 과잉적합 : 복잡하고 용량이 큰 모델을 가지게 됨, 훈련집합에 대해 거의 완벽하게 근사화함 하지만 새로운 점(data) 가 들어오면 대처하지 못함

• 계학습의 최종 목표 : 훈련집합에 없는 새로운 샘플을 정확하게 예측하는 것이므로 과소집합과 과잉집합은 바람직하지 않음