분석 모형 구축시 오류(error) - 일반화 오류(generalization error), 훈련 오류(training error)

 

 

분석 모형 구축시 오류(error)

분석 모형을 구축하는 데에는 일반화 오류와 훈련 오류라는 두 가지 종류의 오류가 발생할 수 있고, 구축된 분석 모형은 이를 고려하여 검증되어야 합니다(P. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, 2007)

 

 

구분	설명
일반화 오류	·         Generalization error ·         분석 모형을 만들 때 주어진 데이터 집합의 특성을 지나치게 반영하여 발생하는 오류입니다. ·         주어진 데이터 집합은 모집단 일부분임에도 불구하고 그것이 가지고 있는 주변적인 특성, 단순 잡음 등을 모두 묘사하기 때문에 일반화 오류가 발생합니다. 이러한 모형은 특별히 과적합(overfitting) 되었다라고 합니다.
훈련 오류	·         Training error ·         일반화 오류와는 반대되는 개념입니다. ·         주어진 데이터 집합에 부차적인 특성과 잡음이 있다는 점을 고려하여 그것의 특성을 덜 반영하도록 분석 모형을 만들어 생기는 오류입니다. ·         훈련 오류가 지나치게 많이 발생하는 모형은 과적합에 반대되는 개념으로 미적합(underfitting) 되었다고 합니다.