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과적합은 모델이 학습 데이터에 지나치게 특화되어 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 저하되는 현상이다. 데이터 부족, 복잡한 모델 구조, 잡음 데이터 등이 주요 원인이며, 교차 검증, 규제, 데이터 증강 등을 통해 해결할 수 있다. 모델의 일반화 성능 향상을 목표로 과적합을 방지해야 한다.
과적합와(과) 같은 회차·문항에서 함께 출제된 키워드입니다. 연계 학습 시 효율이 높습니다.