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-데이터에서 사용할 수 있는 모든 구조를 포함하지 않을 경우, training data에 underfits 한 모델
-training data의 특성을 너무 많이 포함할 경우 training data에 overfits 한 모델
가설 h에 대하여,
-> training 데이터에 대한 오류율: error(training)(h)
-> 모든 데이터에 대한 실제 오류율: error(true)(h)
-> error(training)(h) < error(true)(h) 일 경우 h overfits
예를 들어, 노란색 고양이를 보며 고양이의 특성을 학습한 사람이 검은색이나 흰색 고양이를 보고는 그것을 고양이라고 인식하지 못하는 현상이 overfitting과 유사한 경우이다.
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