variance1 머신러닝 기초: 편향-분산 트레이드오프 이해하기 머신러닝 기초: 편향-분산 트레이드오프 이해하기머신러닝에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 개념 중 하나가 바로 '편향-분산 트레이드오프(Bias-Variance Tradeoff)'입니다. 이 개념은 모델의 예측 오류를 이해하고, 최적의 모델을 선택하는 데 중요한 이론적 기반을 제공합니다. 오늘은 수식을 최소화하면서 이 중요한 개념을 직관적으로 살펴보겠습니다. 편향-분산 트레이드오프란?편향-분산 트레이드오프는 머신러닝 모델의 예측 오류가 세 가지 구성 요소—편향(Bias), 분산(Variance), 그리고 줄일 수 없는 오류(Irreducible Error)—의 합으로 이루어진다는 개념입니다. 여기서 핵심은 편향을 줄이려고 하면 분산이 증가하고, 분산을 줄이려고 하면 편향이 증가하는 트레이드오프 관계가 존재.. 2025. 3. 8. 이전 1 다음
