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머신러닝: 간단한 모델 vs 복잡한 모델

머신러닝 모델을 선택할 때 간단한 모델과 복잡한 모델 사이에서 어떤 것을 선택해야 할지 고민하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 간단한 모델과 복잡한 모델의 특징을 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택하는 것이 적절한지 다양한 측면에서 분석합니다. 모델 선택의 중요성과 실질적인 예시를 통해 독자들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.✨ 간단한 모델 (Simple Models)간단한 모델은 비교적 적은 수의 파라미터를 사용하여 데이터를 학습합니다. 이러한 모델은 구현과 이해가 쉬우며, 과적합(overfitting)의 위험이 적습니다. 선형 회귀(Linear Regression)나 의사결정 트리(Decision Tree)와 같이 직관적인 알고리즘이 대표적입니다. 간단한 모델은 데이..
머신러닝 2025. 4. 16. 07:14
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