머신러닝과 통계 모델링에서, 바이어스(Bias)와 분산(Variance)을 이해하는 것은 모델 성능 문제를 진단하고 적절한 모델링 접근법 및 훈련 전략을 선택하는 데 필수적입니다. 바이어스 (Bias) 정의: 바이어스는 학습 알고리즘에서 과도하게 단순화된 가정에서 발생하는 오류입니다. 높은 바이어스는 알고리즘이 특성과 타겟 출력 사이의 중요한 관계를 놓치게 하여, 모델이 과소적합(underfitting)되는 결과를 초래할 수 있습니다. 특징: 높은 바이어스를 가진 모델은 일반적으로 데이터 구조에 대해 강한 가정을 합니다. 바이어스가 높은 경우, 모델은 훈련 데이터의 복잡성을 충분히 학습하지 못할 수 있습니다. 과소적합(underfitting)이 나타나는 경우, 훈련 데이터와 테스트 데이터 모두에서 낮은 ..
