스터디

차원의 저주란? [원인]데이터를 더 잘, 조금은 세세하게 표현하기 위해 변수의 개수를 늘리는 경우가 있다.이 변수의 개수를 늘리는 것은 거의 문제가 되진 않는데, 특히 학습 데이터의 수가 변수의 개수보다 작아지면 차원의 저주가 발생한다.  [개념]차원이 증가하면서 학습 data 수 즉, 관측된 데이터보다 변수의 개수가 많아지면.. 변수로 데이터를 표현하는 데에 어려움이 있는데, 이 현상을 말함.각 차원에 있는 데이터를 학습해야 하는데, 그 데이터의 수가 적어지기에 오버피팅될 가능성이 생김.  [해결방법 종류]# train data #train data를 늘리거나,#dim을 줄이면 된다.  [해결방법 특징]1. #train data 늘리기차원의 증가에 따라 필요한 데이터의 수가 엄청나게 증가하기 때문에, ..