과대적합과 과소적합은 데이터 모델을 사용할 때 어느정도 신뢰성이 있는지 판단할 수 있도록 돕는 개념이다. 과대적합 (Overfitting)과대적합은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터에 대해 일반화하지 못하는 경우를 말한다. 즉, 모델이 학습 데이터의 노이즈와 세부사항까지 학습하여 복잡한 패턴을 잡아내지만, 실제로는 이 패턴이 새로운 데이터에는 적용되지 않는 경우이다. ex) 출처 : ChatGPT 시험 준비:학생이 특정 시험의 기출문제만 집중적으로 공부하여, 기출문제에서는 높은 점수를 받지만, 시험에서 예상하지 못한 새로운 유형의 문제가 나오면 점수가 낮아지는 경우. 이 학생은 기출문제의 패턴에 너무 맞춰져 있지만, 시험 전체에 대한 이해가 부족한 상황입니다.요리 레시피:어떤 요리사..
