머신러닝 알고리즘은 학습과정을 통해 학습데이터에 대하여 오차(학습오차)를 감소시켜나감 우리가 원하는 모델은 도메인에서 주어진 임의의 데이터에 대해 예측 성능이 뛰어난 모델을 원함 즉, 일반화 오차 가 적은 모델을 원하기 때문에, 모델의 일반화 성능(MSE) 평가시 1. 도메인에서 임의로 뽑은 2. 테스트 데이터(학습에 사용되지 않은 데이터) 로 성능을 평가해야함 과적합(overfitting) : 모델이 지나치게 학습 데이터에 맞춰져서 일반화 성능이 오히려 떨어지는 경우 과소적합(underfitting) : 모델이 학습 데이터에 대해 제대로 학습되지 않아 모델의 성능이 떨어지는 경우 test error = training error + generalization gap generalization gap =..
