데이터 사이언티스트: 기본개념부터 실무적용까지

소개글

데이터 사이언티스트: 기본개념부터 실무적용까지에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

머신러닝 모델 과적합 방지

교차 검증

모델이 학습 데이터에 너무 특화되어 새로운 데이터에 대해 성능이 저하되는 과적합 문제를 해결하기 위해 교차 검증을 사용한다. 교차 검증은 데이터를 여러 번 분할해 모델을 평가함으로써 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 높인다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에 대해서도 좋은 성능을 보일 수 있다.

정규화 기법

L1 정규화(Lasso)나 L2 정규화(Ridge)는 모델의 복잡성을 줄여 과적합을 방지하는 데 사용된다. 이는 불필요한 피처의 영향을 줄이고 모델이 더 일반화된 패턴을 학습하도록 돕는다. 정규화 기법은 모델의 성능을 안정적으로 유지하는 데 필수적이다.

키워드

결측값,   이상치,   데이터,   정규화,   교차,   비지도,   학습,   증강,   베이지안