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1) train, test 의 미율 - train : test = 7높: 3낮 >> 과대적합 확률 증가 - train : test = 낮 : 높 >> 과소 적합 확률 증가 2) 데이터 컬럼 수가 증가할수록 과대 적합 확률 증가 3) 머신러닝 모델의 매개변수에 따라서 학습량 조절, >> 하이퍼파라미터 튜닝 훈련 score 예측 score 과대 적합 매우높음 1 훈련 score에 비해 낮음 2 일반화 높음 2 가장 높음 1 과소 적합 다소 낮음 3 매우 낮음 3 - 머신 러닝은 예측 score가 높아야하므로 , 일반화 사용함 예시 ! 머신 : 사람판단하는 모델 1) 사람 : 팔2개 다리 2개 > 기준이 너무 적음 즉, 과소적합 2) 사람 : 흰마스크, 베이지 바지, 소라색 반팔, 신발, 174, 등등 > 선..