일반화 훈련 데이터로 학습한 모델이 예측 데이터에 대해 정확히 예측하도록 하는것 trian(훈련)과 test(예측) 데이터의 비율이 7:3 과대적합과 과소적합의 중간 같은 느낌 예측률이 제일 높다 과대적합 훈련 데이터에 너무 적합되어서 예측 데이터를 넣었을 때 제대로 작동되지 않음 예를 들어 훈련 데이터로 축구공을 넣어서 학습시켜 둥글면 공이라고 인식시키고 싶은데 훈련 데이터에 너무 적합되어 농구공, 야구공 같은 것들은 공이라고 인식하지 못하고 축구공만 공이라고 인식한다. 데이터의 칼럼수가 증가할 수 록 과대적합 확률 증가 train데이터가 많을수록 과대적합 확률 증가 훈련 데이터에는 오차가 적은데 예측 데이터에는 오차가 증가하는 현상 (여기서 오차는 실제 데이터랑 얼마나 다른지 정도로 보면 된다.) (..
