2-2. 학습 곡선(Learning Curve)

분석하고자 하는 대상을 모델을 통해 분석할 경우, 올바르게 훈련시켰는지 아닌지 판단이 안 설 수 있다. 훈련 세트에만 과도하게 정확한 예측 모델을 만들었을 경우를 '과대 적합'이라하고, 과대 적합을 피하려하다보니 모델이 약하게 훈련될 경우를 '과소 적합'이라고 한다. 예측 모델이 과대 적합되었을 경우 일반화가 잘 이루어지지 않아서 테스트 세트에서는 예측이 안 맞을 수도 있고, 과소 적합되었을 경우, 정확한 예측 모델이라고 하기 힘들다. 과대 적합, 과소 적합을 판단하기 위한 몇 가지 방법이 존재하는데, 이 중 하나가 학습 곡선(Learning Curve)이다. 학습 곡선은 예측 모델을 통해 만들어진 훈련 세트와 검증 세트의 모델 성능 간의 차이를 나타내는 그래프이다. X축은 반복(iteration)으로,..

2021.04.27