분산 썸네일형 리스트형 Bias(편향) & Variance(분산) Variance 추정값 분산 : 모델의 예측값 & 예측 평균의 차이 variance(분산)란 입력값이 들어갔을 때 출력 값이 얼마나 일관적으로 나오는가에 대한 개념으로 볼 수 있다. 즉, 분산이 낮을 경우(low variacne) 비슷한 입력값에 대해 비슷한 출력을 뱉는다. 선형 회귀식과 같은 간단한 모델을 생각할 수 있다. 반면 분산이 높을 경우(high variance), 비슷한 입력값을 받음에도 불구하고 출력 값의 차이가 큰 경우이다. 이는 개개의 데이터에 과하게 적합된 overfitting 문제와도 연관이 있다. $Var [h(x)] = E[(h(x) - E[h(x)])^2]$ Bias 추정값 편향 : 모델의 예측값 & 이상적인 모델의 예측값의 차이 bias(편향)란 모델의 예측값과 실제값의 차이.. 더보기 이전 1 다음
