과소적합은 모델이 입력 데이터와 출력 데이터 간의 유의미한 관계를 확인할 수 없을 때 발생하는 또 다른 유형의 오류입니다. 적절한 기간 동안 많은 데이터 포인트에 대해 훈련하지 않으면 과소적합 모델이 됩니다.
과소적합과 과대적합 비교
과소적합 모델은 훈련 데이터와 테스트 세트 모두에 대해 부정확한 결과를 제공하므로 편향성이 높습니다. 반면, 과대적합 모델은 높은 분산을 경험합니다. 즉, 훈련 세트에 대해서는 정확한 결과를 제공하지만 테스트 세트에 대해서는 정확한 결과를 제공하지 않습니다. 모델 훈련이 많을수록 편향은 줄어들지만 분산은 증가할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트는 모델을 피팅할 때 과소적합과 과대적합 사이의 최적점을 찾는 것을 목표로 합니다. 잘 피팅된 모델은 보이는 데이터 세트와 보이지 않는 데이터 세트의 주요 추세를 빠르게 설정할 수 있습니다.