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머신러닝 2024.02.01 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 전처리(인코딩, 스케일링)(24.02.01) 머신러닝 - 전처리(인코딩, 스케일링)(24.02.01) 전처리(인코딩 & 스케일링) 인코딩이란 모델이 처리하기 쉬운 값으로 기존 값을 바꾸는 것을 의미한다. 범주형 데이터(Encoding) 레이블 인코딩(Label Encoding) One-Hot Encoding 수치형 데이터(Scaling) 표준 eyeoftheworld1209.tistory.com 2024.02.01 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 데이터 분리(feat. 과적합)(24.02.01) 머신러닝 - 데이터 분리(feat. 과적합)(24.02.01) 1. 과(대)적합 과대적합이란 데이터를 너무 과도하게..

1. 과(대)적합과대적합이란 데이터를 너무 과도하게 학습한 나머지 해당 문제만 잘 맞추고 새로운 데이터를 제대로 예측 혹은 분류하지 못하는 현상 을 의미한다.위 이미지의 첫번째 경우가 과(대)적합의 예시인데 주어진 데이터를 너무 과도하게 학습한 결과 위 예시와 같은 경우의 문제는 잘 맞추지만 나머지 문제들은 예측(or 분류)할 수 없게된다. 과(대)적합이 있다면 과(소)적합도 있을텐데 위 이미지의 가장 오른쪽 예시가 과(소)적합에 해당한다. 과(대)적합이 주어진 데이터를 너무 과도하게 학습한 결과라면 과(소)적합은 반대로 주어진 데이터를 충분히 학습하지 못함에 따른 결과다. 데이터가 충분하지 않거나, 모형이 지나치게 단수할 때 이런 과(소)적합이 발생한다. 2. 데이터 분할어떻게 이 문제를 해결할 수 있..