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.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 트리 기반 Machine Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Predict on and combine with training data and calculate the error
predict(___, new_data = ___) %>%
___ %>%
mae(___,
___)