과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)은 머신러닝 모델의 성능을 평가할 때 중요한 개념입니다. 이 두 현상은 모델이 학습 데이터에 대한 일반화 능력에 영향을 미치며, 각각의 발생 기준과 해결 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 여기서 말하는 "일반화 능력"은 모델이 학습 데이터에만 국한되지 않고, 새로운 데이터에도 적절하게 반응할 수 있는 능력을 의미합니다. 즉, 학습 데이터로 훈련된 모델이 처음 보는 상황이나 데이터에 대해서도 정확한 예측을 할 수 있는 능력입니다. 일반화 능력에 영향을 미치는 두 가지 대표적인 현상이 “과적합(overfitting)”과 “과소적합(underfitting)”입니다. 1. 과적합 (Overfitting)과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞..
