[부스트코스] 쇼핑데이터를 활용한 머신러닝_모델 학습

#4 머신러닝 개념 ■ Underfitting & Overfitting - Underfitting은 데이터를 잘 설명하지 못하는 상황 > Underfitting 방지 1) 더 오래, 더 많은 데이터로 학습 2) Feature를 더 많이 반영 3) Variance 높은 모델 사용 - Overfitting은 반대로 데이터를 과도하게 설명하는 상황 > our dataset != full dataset > 실제 나머지 데이터와 본적이 없는 데이터에 대해서도 잘 표현하고 잘 나타낸다는 보장 없음 ■ Regularization (Overfitting 방지_정형 데이터에 적용 가능한) - 랜덤성을 부여하고 평균화 시키는 작업 - Early Stopping > Validation Error가 지속적으로 증가하는 지점에..