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머신러닝 모델 복잡도(Model Complexity)의 의미

머신러닝 모델을 선택하고 훈련할 때 모델 복잡도는 중요한 고려 사항이다. 모델이 너무 단순하면 데이터의 기본적인 패턴만 학습하여 과소적합(underfitting)될 수 있고, 반대로 모델이 너무 복잡하면 데이터의 노이즈까지 학습하여 과적합(overfitting)될 수 있다. 이 글에서는 모델 복잡도의 의미와 그것이 머신러닝 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 자세히 알아본다.🤔 모델 복잡도란?모델 복잡도는 모델이 얼마나 다양한 패턴을 학습할 수 있는지를 나타내는 지표이다. 복잡한 모델은 더 많은 파라미터를 가지고 있으며, 따라서 더 복잡한 함수를 표현할 수 있다. 예를 들어, 고차 다항 회귀 모델은 저차 다항 회귀 모델보다 더 복잡하다. 신경망에서는 레이어의 수와 각 레이어의 노드 수가 모델의 복잡도를 ..
머신러닝 2025. 4. 16. 07:13
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