Bias & Variance는 trade-off가 다가 아니다.
보통 머신러닝 관련 교육을(어디에서건) 받은 사람들은 Bias and variance trade-off 관계에 대해서 들어본 적이 있을 것이다. bias와 variance는 trade-off 관계를 지녔기 때문에 이 둘의 균형을 잘 찾아야 모델의 성능을 높일 수 있다는 말이다. 하지만 bias와 variance에는 단순히 둘이 trade-off 관계를 가졌다는 것 외에도 더 많은 것을 의미하고 있다. Bias와 Variance를 알면, 모델이 문제인지, 혹은 데이터셋이 문제인지 파악이 가능하다. 머신러닝 모델에서 에러는 크게 두 가지, Approximation과 Generalization에서 온다. 쉽게 말해 모델이 알고리즘이 정답 값을 추정하는데에서 발생하는 에러와 데이터셋 자체의 분산으로 인해 발생한..
2023.04.02