기계 학습의 과잉 통제 이해

과잉 제어란 모델이 너무 정확하고 데이터의 노이즈를 포착하여 일반화 성능이 저하되는 상황을 나타냅니다. 즉, 모델이 훈련 데이터에 과적합되어 새로운, 보이지 않는 데이터에 잘 일반화되지 않습니다.

지나치게 제어된 모델에서는 특징의 계수가 너무 크고 모델은 하지만 이러한 정밀도는 일반화 성능이 저하되는 대가로 발생합니다. 모델이 훈련 데이터에 너무 특화되어 데이터의 기본 패턴을 포착하지 못합니다. 과도한 제어를 피하려면 L1 또는 L2 정규화와 같은 적절한 정규화 기술을 사용하여 큰 계수에 불이익을 주고 과적합을 방지하는 것이 중요합니다. 또한 교차 검증과 같은 기술을 사용하여 새 데이터에 대한 모델 성능을 평가하고 과적합을 방지할 수 있습니다.