반응형 로지스틱회귀분석1 머신러닝 공부 4편 - 정규화된 로지스틱 회귀분석 ○ 과적합(Overfitting) 너무 많은 Feature를 가지고 있는 경우, 가설함수가 traning set에는 매우 잘 맞지만 새로운 data에 대해서는 일반화에 실패하는 문제를 일컫는다. ☞ 과적합 문제의 해결 방법 1. Feature의 개수를 줄인다. - 수동으로 사용할 Feature를 선택한다. - 알고리즘을 사용하여 Feature를 선택한다. 2. 정규화(Regularization) - 모든 Feature를 유지하되, $\Theta$의 값을 줄인다. ($\Theta _{j}\, \approx \, 0$) - Feature의 개수가 많아도 y를 잘 예측할 수 있도록 만들어준다. ○ 정규화(Regularization) ☞ 접근방법 $\Theta _{0}+\Theta _{1}x+\Theta _{2.. 2020. 6. 15. 이전 1 다음 반응형