generalization error 란 무엇인가?

Generalization error는 머신 러닝에서 모델의 학습 성능과 새로운 입력 데이터에 대한 예측 성능 사이의 차이를 나타내는 오차입니다. 모델이 학습 데이터에서 잘 동작하지만 새로운 데이터에 대해 제대로 일반화하지 못하는 경우, generalization error가 증가할 수 있습니다.

일반화 오차는 모델이 학습 데이터를 통해 획득한 패턴과 특징을 새로운 데이터에 적용할 때 발생하는 오차입니다. 모델이 학습 데이터에서는 높은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되거나 예측이 부정확해지는 것을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터에 지나치게 적합(overfitting)되었거나, 데이터의 다양성을 충분히 반영하지 못한 경우에 발생할 수 있습니다.

Generalization error를 최소화하기 위해서는 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있습니다:

데이터의 다양성 확보: 학습 데이터가 다양한 예제들을 포함하고 있는지 확인합니다. 데이터가 다양할수록 모델은 더욱 일반적인 패턴을 학습할 수 있습니다.

모델의 복잡성 제어: 모델의 복잡성을 적절히 조절하여 overfitting을 방지합니다. 모델이 학습 데이터에 지나치게 적합되는 것을 피하고, 새로운 데이터에 대한 예측 능력을 향상시킵니다.

교차 검증: 학습 데이터를 여러 부분으로 나누어 모델을 학습하고 검증하는 교차 검증을 수행합니다. 이를 통해 모델의 성능을 평가하고 일반화 오차를 추정할 수 있습니다.

정규화 기법: 모델에 L1 또는 L2 정규화와 같은 규제 기법을 적용하여 모델의 가중치를 제한하고, overfitting을 방지합니다.

데이터 전처리: 데이터의 특징을 조정하고 정규화하는 전처리 기법을 적용하여 모델의 학습을 안정화시킵니다.

일반화 오차를 최소화하기 위해서는 모델의 학습 과정과 평가 방법을 신중하게 설계하고 조정해야 합니다. 일반화 오차를 고려하는 모델 선택과 하이퍼파라미터 튜닝은 머신 러닝에서 중요한 과정 중 하나입니다.