Allen's 데이터 맛집

머신러닝 모델을 개발하고 평가할 때, 편향(Bias)과 분산(Variance)의 개념은 모델의 성능을 이해하고 최적화하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 Bias-Variance Trade-off의 개념, 이의 중요성, 그리고 이 균형을 맞추기 위한 전략에 대해 알아보겠습니다. Bias와 Variance란? - 편향(Bias): 편향은 모델이 학습 데이터에 대해 과소적합되어 있는 상태를 의미합니다. 편향이 높은 모델은 학습 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못해, 새로운 데이터에 대한 예측이 정확하지 않을 수 있습니다. - 분산(Variance): 분산은 모델이 학습 데이터에 대해 과적합되어 있는 상태를 나타냅니다. 분산이 높은 모델은 학습 데이터의 노이즈까지 학습하여, 새로운 데이터에 대해..