일반화

일반화(Normalization) 학습목표과적합(Overfitting)에 대해 알아보기모델이 적절한지 확인데이터 세트를 학습 세트와 테스트 세트로 분할 과적합(Overfitting) 모델 학습하는 동안 손실은 적지만 새 데이터에 대한 예측은 잘 하지 못한다. 즉, 필요 이상으로 복잡한 모델을 만들어 과적합이 발생한 것, 머신러닝의 근본적인 과제는 데이터 적합도를 유지하는 동시에 최대한 단순화하는 것 데이터 세트에서 모델을 만드는 경우, 이전에 보지 못한 데이터를 얻는 방법에는 다음과 같은 것이 있다. 데이터 세트를 두 하위 세트로 나누는 것학습 세트(Training Set) - 모델을 학습시키기 위한 하위 세트테스트 세트(Test Set) - 모델을 테스트하기 위한 하위 세트테스트 세트에서 성능이 좋으면..