목록bias (1)
귀퉁이 서재
머신러닝 - 12. 편향(Bias)과 분산(Variance) Trade-off
편향-분산 트레이드오프 (Bias-Variance Trade-off)는 지도 학습(Supervised learning)에서 error를 처리할 때 중요하게 생각해야 하는 요소입니다. 우선, 아래 그림을 통해 편향(Bias)과 분산(Variance)의 관계를 살펴보시기 바랍니다. 편향은 예측값이 정답과 얼마나 멀리 떨어져 있는지로 측정할 수 있습니다. 분산은 예측값들끼리의 차이로 측정할 수 있습니다. 편향(Bias) 편향은 지나치게 단순한 모델로 인한 error입니다. 편향이 크면 과소 적합(under-fitting)을 야기합니다. 모델에 편향이 크다는 것은 그 모델이 뭔가 중요한 요소를 놓치고 있다는 뜻입니다. 분산(Variance) 분산은 지나치게 복잡한 모델로 인한 error입니다. 훈련 데이터에 지..
머신러닝
2019. 9. 13. 23:19