릿지1 [머신러닝] 과적합(Overfitting) 해소 방법 - 정규화 이번 포스팅에서는 과적합을 해소하는 방법 중에 정규화에 대해 알아보도록 하겠습니다. 정규화는 제약 조건을 늘려서 모델을 일반화하기 때문에 규제화(Regularization) 라고 부르기도 합니다. 일반적으로 모델의 가중치(weight)에 대한 제약 조건을 추가함으로써 모형이 과도하게 최적화되는 현상을 방지합니다. 즉, 과하게 최적화되는 것을 막는 방법이라고 생각할 수 있습니다. 대표적인 정규화 방법은 라쏘(Lasso)와 릿지(Ridge)가 있습니다. 라쏘(Lasso) 라쏘는 선형 모형에서 쓰이는 MSE 손실함수 = $ \frac{1}{n}\sum (y_{i}-y_{i})^{2} $ 를 사용합니다. 실제 값($ 𝑦_{𝑖} $)과 예측 값($𝑦_{e}$)의 차이가 오차이고, 이 값을 제곱해서 평균 낸 것입니.. 2023. 9. 8. 이전 1 다음
