머신러닝모델의 예측오류 Error = Noise(Data) + Variance + Bias

머신러닝모델의 예측오류를 구성하는 세 가지 요소이 공식은 머신 러닝 모델의 예측 오류를 구성하는 세 가지 주요 요소를 설명하는 데 사용됩니다. 이를 이해하는 것은 모델의 성능을 최적화하고 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)을 방지하는 데 중요한 개념입니다.1. 노이즈(Noise)정의: 노이즈는 데이터 자체의 불확실성이나 무작위성을 나타냅니다. 이는 측정 오류, 데이터 수집 과정의 변동성 등과 같은 요인으로 인해 발생합니다.특징: 노이즈는 모델이 설명할 수 없는 부분이므로, 노이즈를 줄이는 것은 모델링 과정에서 불가능합니다.2. 분산(Variance)정의: 추정 값(Algorithm Output)의 평균과 추정 값 (Algorithm Output) 들 간의 차이. 분산은 학습..
ML 2024. 5. 28. 16:51
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