Overfitting: 편집 역사

2024년 11월 5일 (화)

• 최신이전 02:252024년 11월 5일 (화) 02:25‎ 핵톤 토론 기여‎ 4,507 바이트 +63‎ 편집 요약 없음 편집 취소 태그: 시각 편집

• 최신이전 02:252024년 11월 5일 (화) 02:25‎ 핵톤 토론 기여‎ 4,444 바이트 +4,444‎ Created page with "'''Overfitting''' is a common issue in machine learning where a model learns the training data too closely, capturing noise and specific patterns that do not generalize well to new, unseen data. This results in high accuracy on the training set but poor performance on test data, as the model fails to generalize and instead memorizes irrelevant details. ==Causes of Overfitting== Several factors contribute to overfitting in machine learning models: *'''Complex Models''': M..." 태그: 시각 편집