#데이터 분할

머신러닝 모델을 학습시킬 때, 오버피팅은 피해야 할 가장 큰 적 중 하나입니다. 오버피팅이란, 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적합해져서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 기법이 존재하지만, 이를 적용하는 과정에서 흔히 저지르는 실수가 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝에서 오버피팅 방지 시 흔히