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[Machine Learning] 머신러닝, 모델의 편향(bias)과 분산(variance) : trade-off 관계

머신러닝에서 편향과 분산은 언제 쓰이는 용어인가? Supervised Learning(지도학습)에 대해서 간단히 설명해보자면 사람이 정해준 정답이 있고, 우리의 모델은 그 정답을 잘 맞추는 방향으로 학습(training)을 한다. 이때, 학습을 하면서 모델이 내놓는 예측값들의 경향을 표현하기위해 편향과 분산이라는 용어를 사용한다. 쉽게 말하자면, 다음과 같다 A. 예측값과 정답 간의 관계를 "편향"으로 표현 (bias : model의 output과 실제값 사이의 제곱 error, 정확도와 비슷한 개념) B. 예측값끼리의 관계를 "분산"으로 표현 (variance : model이 각기 다른 train set에 대하여 성능의 변화정도가 급하게 변하는지, 안정적으로 변하는지를 나타내는 척도) [딥러닝] Bia..

Computer Science/Data Science 2021.05.12

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bias vs variance 1

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