Machine Learning
[ML] 정규화 모델 - Regularization 개념, Ridge, LASSO, Elastic Net
Good Model 좋은 모델이란 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 현재 데이터(training data)를 잘 설명하는 모델(Explanatory modeling)이며, 두 번째는 미래 데이터(testing data)에 대한 예측 성능이 좋은 모델(Predictive modeling)이다. 좋은 Explanatory model이란 training error를 minimize하는 모델이다. 타깃 값이 연속형일 경우 MSE 값을 minimize 하는 경우이다. 또한 좋은 Predictive Model이란 미래 데이터에 대한 expected error가 낮은 모델이다. 이 경우에는 Expected MSE값을 감소시켜야 한다. 여기서 Irreducible Error는 어떻게 할 방법이 없는 오류를 말하며,..