릿지회귀

[핸즈온 머신러닝] 5. 정규화

5. Regularization 목차 5-1. 정규화 1. 과대적합 2. 비용 함수 3. 정규화된 선형 회귀 4. 정규화된 로지스틱 회귀 5. 릿지 회귀, 라쏘 회귀, 엘라스틱넷 5-2. 성능 측정법 5-1. 정규화 1. 과대적합 과대적합(overfitting) 모델이 훈련 데이터에는 너무 잘 맞지만 일반성이 떨어지는 현상 예시 만일 특성(feature)이 매우 많아지면, 훈련된 모델은 학습 데이터 셋에 매우 잘 맞을지 모름 그러나 새로운 데이터 샘플로 일반화되지 않을 수 있음 예로, 새로운 집 면적에 대해 집 값을 예측을 선형회귀를 이용한다고 하자. 왼쪽부터 순서대로 과소적합(underfitting), 알맞은 모델, 과대적합(overfitting)된 모델이다 또한 로지스틱 회귀(분류)에서도 아래와 같이..