· 과적합(Overfitting) 과적합이란 데이터 분석을 진행함에 있어 모델 학습을 과하게 한 경우를 말한다. 학습 데이터에 대한 분석을 과하게 해서 실제 데이터에 대한 적중률이 떨어져서 오차가 증가하는 현상이다. 예를 들어서 매번 바퀴가 2개인 오토바이를 보다가 바퀴가 3개, 4개인 오토바이를 보면 오토바이로 인식을 못하는 것과 같다. 다시 강조하지만 분석을 하면서 너무 과하게 분석하면 되려 잘못된 분석 결과가 발생하는 지점이 존재한다. 이런 과적합 형상은 복잡한 모형이고, 데이터의 양이 충분하지 못한 경우 빈번하게 발생한다. 반대로 데이터의 수가 정말 많으면 복잡한 모형에서도 과적합이 발생할 확률이 매우 낮아진다. (0에 수렴할 정도로) 과적합이 발생하면 데이터의 분류에 있어 이런 모습이 발생한다...
