반응형 머신러닝학습1 머신러닝 학습 곡선 완벽 가이드 – 과적합과 과소적합을 해결하는 방법 머신러닝 학습 곡선 ,주요 요소,유형,그리는 방법머신러닝 모델을 훈련하다 보면 모델의 성능이 점점 개선되는지, 아니면 과적합(overfitting)이나 과소적합(underfitting)에 빠지는지를 파악해야 합니다. 이때 중요한 개념이 바로 학습 곡선(Learning Curve)입니다. 학습 곡선은 훈련 데이터와 검증 데이터에서의 성능 변화를 시각적으로 표현한 그래프로, 모델의 일반화 능력을 평가하는 데 필수적인 도구입니다. 이를 통해 모델이 적절하게 훈련되고 있는지, 추가적인 데이터가 필요한지, 하이퍼파라미터 조정이 필요한지 등의 정보를 얻을 수 있습니다.이 글에서는 학습 곡선의 개념과 유형, 이를 분석하는 방법, 과적합과 과소적합을 해결하는 전략을 자세히 설명합니다. 또한 실제 머신러닝 프로젝트에서 .. 2025. 2. 2. 이전 1 다음 반응형
