• 일반화: 모델이 처음 보는 데이터에 대해 정확하게 예측할 수 있으면 이를 훈련 세트에서 테스트 세트로 일반화 되었다고 함
• 과대적합: 모델이 훈련 세트의 각 샘플에 너무 가깝게 맞춰져서 새로운 데이터에 일반화되기 어려울 때 나타남
• 과소적합: 너무 간단한 모델을 선
  

2.2.1 모델 복잡도와 데이터셋 크기의 관계

• 모델 복잡도는 훈련 데이터셋에 담긴 입력 데이터의 다양성과 관련이 깊음
• 데이터를 얼마나 많이 모을지를 결정! -> 데이터 양이 모든 걸 결정한다... (?)