인터뷰에서 가장 일반적으로 묻는 질문 중 하나는 과적합에 관한 것입니다. 면접관은 아마도 주제를 제기하고 과적합이 무엇인지, 어떻게 다루는지를 묻습니다. 이번 포스팅에서는 바로 오버피팅, 과적합에 대해 알아보겠습니다. 서로 관련이있는 두 가지 개념이 있습니다. 오버피팅과 언더피팅입니다. 언더피팅은 오버피팅의 반대의 의미를 가집니다. 언더피팅은 모델이 데이터의 기본 논리를 포착하지 못했으므로 어떻게 해야할지 몰라 정확한 결과와는 거리가 멀다는 것을 알 수 있습니다. 먼저 회귀를 살펴보고 분류 문제를 고려할 것입니다. 여기에서 약간의 노이즈가있는 파란색 함수에 여러 데이터 요소를 볼 수 있습니다. 알고리즘은 위와과 같은 모델을 생성합니다. 완벽하지는 않지만 실제 관계에 매우 가깝습니다. 선형 모델의 언더 피..