주요 회귀 머신러닝 모델과 Regularization(정규화) 이해하기 질문입니다
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작성한 질문수 20
해당 수업시간에 배운 Regularization 에 이전 시간에 배운 스케일링이 포함되는 것인가요?
1번 질문이 맞다면 이전에 실습한 타이타닉에서 사용되는 다양한 분류형 모델들에도 L2 regularization 등과 같은 정규화를 적용할 수 있는 것인가요?
답변 1
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안녕하세요. 답변도우미입니다.
regularization 은 결국 overfit 을 막기 위한 기법인데요. 이에 반해 스케일링은 값의 범위, 편차등을 유사하게 해서, 학습데이터로 학습된 모델이 예측하는 값의 범위,편차가 테스트 데이터에 대해서도 적절히 예측할 수 있게 하는 기법인데요. 두 개념은 다르다고 보시면 좋을 것 같습니다.
단, 보통 sklearn 에서 제공하는 각 모델들은 모델에 따라 함수 인자로 L2 regularization 기능을 지원하는 경우는 많습니다.
감사합니다.~
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