해당 글은 유튜브 채널(https://www.youtube.com/@Deeplearningai) 의 Machine Learning 강의를 정리한 글입니다. 일반적으로 모델의 복잡도를 키우고, 과적합을 막는 방법론을 사용한다고 했다. 과적합을 해결할 수 있는 3가지의 방법을 알아보자. 1. 더 많은 훈련 샘플 모으기 과적합의 경우 각 훈련 샘플에 너무 잘 맞다보니 곡선의 형태가 둘쑥날쑥하다. 더 많은 훈련 샘플을 모으면 그만큼 모델의 들쑥날쑥한 정도가 줄어들어 우측 그래프처럼 일정하게 완만히 올라가는 그래프의 형태를 얻을 수 있다. 2. 피쳐들 중에 몇 개만 선택하기 많은 피처에 비해 데이터셋이 충분치 않으면 과적합을 유발할 수 있으니 필요할 것만 같은 피쳐만 뽑자. 이렇게 예측값(y)에 가장 영향을..
