Bias (1) 썸네일형 리스트형 모델 성능에 중요한 bias and Variance 개념 설명 ( 편향과 분산 ) bias and Variance ( 편향과 분산 ) 어느것에 치중하여 모델을 설정할 것인가 ? 이 두가지중는 목적에 따라 좋은 성능의 모델을 만드는데에 꼭 필요한 개념입니다. 이 두가지는 tradeoff(트레이드오프) 관계입니다. ( 한가지가 높으면, 다른한가지는 줄어듭니다. ) Hight Variance , low Bias ==> overfitting Low variance , High Bias ==> underfitting 1. 이미지와 함께 설명 => variance가 증가하게 된다면 , 데이터의 점들의 분산은 예측력을 좀 더 떨어뜨린다. => 그리고 bias가 커지게 된다면 실제값과 예측값의 오차는 커진다. 그럼 어떻게? => 모형에 더 많은 변수를 넣게 되면 복잡성은 증가하고, variance는.. 이전 1 다음