2장. 지도학습

• 지도학습
  • “Input/Label”로 구성된 사례 데이터를 이용하여 ML 모델을 학습
  • 최종 목표: 새로운 데이터를 정확하게 에측하는 것
  • 유형: 회귀 & 분류

2.1 분류와 회귀

2.2 일반화, 과대적합, 과소적합

• Generalization:
  • 일반화
  • 새로운 데이터에 정확한 예측을 제공하는 모델의 역량
  • 모델이 복잡해 지면 학습셋에만 정확한 예측 제공
  • 학습데이터에만 정확도를 보이는 상태를 과대적합(Overfitting) 되었다고 함
  • 데이터의 노이즈가지 학습한 상태를 의미
• Overfitting
  • 학습셋에는 좋은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에 대해서 정확도가 상당히 떨어짐
  • 과도하게 복잡한 모델 사용
  • 모든 데이터 암기
  • 학습셋의 노이즈까지 익힌 상태
• Underfitting
  • 학습이 아직 부족한 상태