용어_머신러닝

머신러닝 부분에서 배운 용어 정리

1. bias

• 오차의 편향이라고도 한다.
• 편향이 높다
  = train data에서 타겟값과 오차가 크다
  = Underfitting(과소적합 상태)이다.

2. variance

• 분산이 높다
  = Overfitting 상태이다
  = 테스트데이터에서 오차가 많아진다.
  = 트레이닝데이터에서 오차가 0에 가깝다

3. overfitting

• 훈련데이터에만 특수한 성질을 과하게 학습해 일반화를 못 한 것.
• 테스트데이터에서 오차가 커지는 현상

4. Underfitting

• 훈련데이터에 과적합도 못하고
  일반화 성질도 학습하지 못 한 상태
• 훈련/테스트 데이터로부터 오차가 크게 발생한다.

5. OLS line

• '회귀선' 을 의미한다.

6. 정규화 vs 표준화