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샘플 내 성능과 샘플 외 성능

더 정교한 모델이 항상 더 잘 작동할까요? 영상에서 이야기했듯, 그건 절반만 맞는 말이에요.

과적합된 모델은 학습 데이터의 구조를 완벽히 파악하지만 새로운 데이터에는 일반화하지 못해요. 안타깝죠! 결국 예측 모델의 핵심 목적은 새로운 데이터에서 잘 작동하는 것이잖아요? 직접 확인해 보세요!

이전 연습 문제의 마지막 모델인 complex_model과 학습/테스트 데이터(chocolate_train, chocolate_test)가 미리 로드되어 있어요.

Instruktioner 1 / 2

undefined XP
  • 1
    • complex_model로 학습 세트의 등급을 예측하고, 이 예측값을 원래 학습 데이터에 추가한 뒤, 평균 절대 오차를 계산하세요.
  • 2
    • 코드를 수정해 테스트 세트의 등급을 예측하고, 이 예측값을 원래 테스트 데이터에 추가한 뒤, 평균 절대 오차를 계산하세요.