개요과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 좌우하는 핵심 개념이다. 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰지거나 반대로 충분히 학습하지 못하는 문제로, 실제 서비스 환경에서 예측 성능 저하의 주요 원인이 된다. 본 글에서는 두 개념의 정의부터 기술적 원인, 해결 방법까지 체계적으로 정리한다.1. 개념 및 정의과적합은 모델이 학습 데이터의 노이즈까지 과도하게 학습하여 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상이다. 반면 과소적합은 모델이 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못해 학습 데이터와 테스트 데이터 모두에서 성능이 낮은 상태를 의미한다.2. 특징구분과적합 (Overfitting)과소적합 (Underfitting)학습 데이터 성능매우 높음..
