사실 예측모델에서 과거의 데이터를 바탕으로 만든 모델이 과거의 데이터에 대해 설명력이 너무 좋으면 오히려 안좋은 모델로 치는데.. 설명식의 차수를 무작정 올려 일치율을 높일 수록 오히려 예측률은 떨어지므로.. 어떤 알고리즘과 목적으로 만드시는진 모르겠지만 쩄든 99.7%일치율이면 모델의 차수를 너무 올린게 아닐까 하고 막연히 생각해봅니다
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사실 예측모델에서 과거의 데이터를 바탕으로 만든 모델이 과거의 데이터에 대해 설명력이 너무 좋으면 오히려 안좋은 모델로 치는데.. 설명식의 차수를 무작정 올려 일치율을 높일 수록 오히려 예측률은 떨어지므로.. 어떤 알고리즘과 목적으로 만드시는진 모르겠지만 쩄든 99.7%일치율이면 모델의 차수를 너무 올린게 아닐까 하고 막연히 생각해봅니다
모델의 인풋이 3개인데 차수가 많은것이려나요...? 제가 모델 메이킹은 처음이라 여쭙습니다.
factor의 수가 아니라 결과치가 99.7% 라는게 overfitting 된게 아니냐는 의문을 말하시는듯 하네요. 저역시 overfitting이 걱정되는 바이며 정확한 모델과 설명력이라는 measure의 정의가 불분명해서 오해하고 있는것일수도 있겠네요.
오버피팅 이슈가 발생하는 부분을 찾았습니다. 해결을 도와주실분도 찾았으니 좋은 소식이 있지 않을까 기대하고 있습니다 ㅎ