오버피팅이란 용어를 처음 듣게 되었는데 감이 잡히지 않아 정리하게 되었다.
간단히 정리하면 공통 특성 중 일부 특성만 너무 편향되어 반영된 상태로 학습되면 새로운 데이터로 막 예측해버리는 모델인 UnderFitting이 되는 것이고
만약 공통 특성 중 지엽적인 특성까지 반영하여 high variance 하게 학습하게 되면 새로운 데이터에 대해서는 예측하지 못하는 모델인 overfitting이 되는 것이다.
아래 블로그에 상당히 쉽게 설명되어 있다.
https://nittaku.tistory.com/289
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