💪 Today I Learned Classification model error Noise : 고칠 수 없는 원본 데이터의 결함 Bias : 데이터 내에 있는 모든 정보를 고려하지 않아 잘못된 것들을 학습하는 경향 Underfitting 유발 Variance : 데이터의 너무 세세한 부분까지 학습하여 모델 변동성이 커짐 Overfitting 유발 Model development process feature selection algorithm selection hyper parameter tuning evaluation 위와 같은 시퀀스로 진행되는데, 평가를 제외한 모든 과정에서 cross-validation은 필수다. 파라미터 튜닝 전에 train / test 데이터를 넣어 확인한다. 🏃♂️ 한마디 딥..