개인적으로 과대적합과 과소적합의 이해가 많이 헷갈렸다. 따라서 여러번 예시를 작성하여 설명하겠다. 과소적합(underfitting): 데이터에서 충분히 특징을 찾아내지 못하고 머신러닝 모델을 학습할 경우 과대적합(overfitting): 필요 이상의 특징으로 학습할 경우 위와 같이 간단하게 적어놓으면 전혀 감을 잡지 못한다. 출처: [https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/08/bias-and-variance-tradeoff-machine-learning/] 위와 같이 수학적으로 데이터에서 필요 이상으로 추출할 경우 분산(variance)이 높아지고, 반대로 필요 이하로 추출할 경우 편향(bias)이 높아진다. 예를 들어 감자를 썰 때 필요 이상으로 썰면 너무 작게 많..