테스트 데이터 개요 스트 데이터(Test Data는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 모델의능을 평가하기 위해 사용되는 데이터의 하 집합입니다.적으로 전체 데이터셋은 훈련(Training), 검증(Validation), 테스트(Test) 데이터로 분할되며, 이 중 테 데이터는 모델발 과정에서 최종 평가 단에서 사용됩니다 테스트 데이터는 모이 훈련 과에…

모델 다양성 (Model Diversity) 1. 개요 모델 다양성(Model Diversity)이란 [[앙상블 학습]](Ensemble Learning) 시스템 내에서 결합되는 개별 학습 모델들이 서로 다른 예측 패턴을 가지거나, 서로 다른 종류의 오류를 범하는 정도를 의미한다. 앙상블 학습은 여러 개의 [[약한 학습기]](Weak Learner)를 결합…

모델 일반화 (Model Generalization) 1. 개요 모델 일반화(Model Generalization)란 머신러닝 모델이 학습 과정에서 사용되지 않은 새로운 데이터(Unseen Data)에 대해 얼마나 정확하게 예측하거나 분류할 수 있는지를 나타내는 능력이다. 머신러닝의 궁극적인 목표는 단순히 학습 데이터셋의 정답을 맞히는 것이 아니라, 데이터…

과적합 (Overfitting) 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 노이즈와 특수한 패턴을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니다. 과적합은 머신러닝 모…

과적합 (Overfitting) 1. 개요 과적합(Overfitting)이란 머신러닝 모델이 학습 데이터(Training Data)에 지나치게 최적화되어, 새로운 데이터나 실제 환경의 데이터(Unseen Data)에 대해서는 예측 성능이 현저히 떨어지는 현상을 말한다. 모델이 데이터의 일반적인 패턴을 학습하는 것이 아니라, 학습 데이터에 포함된 무작위한 노…

모델 평가 (Model Evaluation) 1. 개요 모델 평가란 학습된 머신러닝 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하고 일반화된 예측 성능을 보이는지를 정량적으로 측정하는 과정이다. 모델 평가의 핵심 목적은 모델의 일반화 성능(Generalization Performance)을 확인하는 것이다. 모델이 학습 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로운 데…

RepeatedKFold RepeatedKFold(중복 K-폴드 교차 검증)는 머신러닝 모델의 성능을 평가할 때 사용되는 교차 검증(Cross-Validation) 기법 중 하나입니다. 기존의 K-폴드 교차 검증(K-Fold Cross-Validation)을 여러 번 반복하여 수행함으로써, 데이터의 분할 방식에 따른 편향(Bias)을 줄이고 모델 평가의 신…

교차 검증 기반 인코딩 개요 교차 검증 기반 인코딩(Cross-Validation Based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 과정에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 고안된 고급 인코딩 기법입니다. 특히 타깃 인코딩(Target Encoding)과 같은 기법에서 발생할 수 있는 …