# data sceince

hyoseon928

재표본추출 방법 (Resampling Methods) : 훈련셋에서 반복적으로 표본을추출하고 각 표본에 관심있는 모델을 다시 적합하여 적합된 모델에 대해 추가적인 정보를 얻는것 resampling의 필요성 -Model assessment : 테스트 에러율 평가 -Model selection : 적절한 flexibility 수준 선택 01. Training Error vs Test Error Test error : 새로운 데이터에 대한 모델의 예측값에 대한 평균 에러 Training error : 학습에 사용된 데이터에 대한 에러 *Training error가 작아도 Test error는 클 수 있음 ![](https://velog.velcdn.com/images/hyoseon9