오뚝이개발자

Bias와 Variace의 개념 쉽게 사격을 한다고 생각하면 된다. 위 그림의 파란색 엑스표는 예측값을 나타낸다. bias란 말그대로 예측값이 중앙(Truth)에서 얼마나 멀리 떨어져있는지를 나타낸다. bias가 높으면 중앙에서 멀리 떨어져있고, 낮으면 중앙과 가까이 붙어있다는 것이다. variance란 예측값들이 서로 얼마나 멀리 떨어져있는지를 나타낸다. variance가 높으면 예측값들이 서로 멀리 떨어져있고, 낮으면 서로 붙어있다. 성능과 bias, variance - 모델의 성능을 높이기 위해선 당연하게도 bias와 variance를 둘 다 줄이는 것이 좋다. - 하지만 이 둘 간에는 상충관계(trade-off)가 있다. - 일반적으로 bias가 증가하더라도 variance의 감소폭이 크면 좋은 ..