오버피팅 overfitting 된다면?

valid 평가 지표는 좋게 나오는데 submission 점수가 안 좋다면 오버피팅 가능성이 높습니다. 오버피팅이란 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터(테스트 데이터)에서는 성능이 떨어지는 현상입니다. 이를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 시도해 볼 수 있습니다:

1. **교차 검증 (Cross-validation)**: 데이터를 여러 폴드로 나누어 모델을 학습하고 평가해 보세요. 이는 모델이 특정 학습 데이터에 너무 의존하지 않도록 도와줍니다.

2. **정규화 기법 (Regularization)**: L1 또는 L2 정규화와 같은 기법을 사용하여 모델의 복잡도를 줄여보세요. 이는 모델이 너무 복잡해지는 것을 방지할 수 있습니다.

3. **특성 선택 (Feature Selection)**: 너무 많은 특성이 있으면 모델이 과적합될 수 있습니다. 중요하지 않은 특성을 제거하거나 PCA와 같은 차원 축소 기법을 사용해 보세요.

4. **모델 간단화 (Simplify the model)**: 너무 복잡한 모델 대신 더 단순한 모델을 사용해 보세요. 예를 들어, 깊은 신경망 대신 결정 트리나 선형 회귀와 같은 간단한 모델을 시도해 보세요.

5. **데이터 증가 (Data Augmentation)**: 더 많은 데이터를 수집하거나 기존 데이터를 증강시켜 모델이 더 일반화되도록 도와줍니다.

6. **조기 종료 (Early Stopping)**: 모델이 검증 데이터에서 성능이 향상되지 않을 때 학습을 멈추는 방법입니다. 이는 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이 외에도 다양한 방법이 있으니, 문제 상황에 맞게 여러 방법을 시도해 보시길 권장합니다.