모델 학습에서 복잡도에 대한 패널티를 적용하는 주된 이유는?

빅데이터분석기사 · 0pt

모델의 복잡도를 제한하여 학습 데이터에 대한 과대적합을 완화하고 일반화 성능을 높이기 위해 사용한다. 학습 데이터의 이상치를 자동으로 삭제하여 모든 변수의 분포를 정규분포로 만들기 위해 사용한다. 학습 오차를 반드시 0으로 만들어 모델이 모든 학습 데이터를 정확하게 예측하도록 하기 위해 사용한다. 설명변수의 개수를 무조건 늘려 모델이 데이터의 세부적인 패턴을 최대한 많이 학습하도록 하기 위해 사용한다.