o·ver·fit·ting
C1technical통계·머신러닝에서 모델이 훈련 데이터에 지나치게 맞는 현상인 과적합
noun명사
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과적합, 과잉적합 — 통계·머신러닝 모델이 훈련 데이터의 세부 사항이나 노이즈까지 지나치게 학습하여 새 데이터에 대한 예측 성능이 낮아지는 현상C1〔machine learning/statistics〕
the problem of a statistical or machine-learning model fitting its training data too closely, so that it performs poorly on new data
Cross-validation helps detect overfitting before the model is used on new data.
교차 검증은 모델을 새 데이터에 사용하기 전에 과적합을 발견하는 데 도움이 된다.
Adding too many features can lead to overfitting and poor test performance.
특성을 너무 많이 추가하면 과적합과 낮은 테스트 성능으로 이어질 수 있다.
뉘앙스 · 쓰임
overfitting은 단순히 ‘잘 맞는 것’이 아니라 ‘너무 잘 맞아서 일반화가 안 되는 것’을 뜻합니다. underfitting은 반대로 모델이 너무 단순해 훈련 데이터조차 충분히 설명하지 못하는 상태입니다. ‘memorization’은 모델이 데이터의 일반적 규칙을 배우기보다 훈련 사례를 외운 듯한 상태를 강조할 때 쓰입니다.
주로 머신러닝, 통계 모델링, 데이터 과학 문맥에서 쓰는 전문어입니다. 일상적으로 ‘옷이 너무 꼭 맞다’ 같은 의미로 overfitting을 쓰지는 않습니다. 동사 overfit의 동명사이기도 하므로, ‘the model is overfitting’처럼 진행형 동사로도 쓰일 수 있습니다.
유의어 뉘앙스 비교
- overtraining
- 일부 머신러닝 문맥에서 비슷하게 쓰이지만, overfitting이 더 표준적이고 넓게 쓰입니다.
- memorization
- 모델이 일반 규칙을 배우지 못하고 훈련 데이터를 외운 듯한 상태를 강조합니다.
반의어
- underfitting
- 모델이 너무 단순하여 훈련 데이터의 중요한 패턴도 충분히 학습하지 못하는 상태입니다.
자주 쓰는 표현 · Collocations
verb+noun
- avoid overfitting과적합을 피하다
- prevent overfitting과적합을 방지하다
- reduce overfitting과적합을 줄이다
- detect overfitting과적합을 감지하다
noun+prep+noun
- risk of overfitting과적합의 위험
- overfitting to the training data훈련 데이터에 대한 과적합
noun+noun
- overfitting problem과적합 문제
어원 · 암기 팁
[English]영어 접두사 over- ‘지나치게’와 fitting ‘맞추기, 적합시키기’가 결합한 말입니다. 통계학과 머신러닝에서 모델이 데이터에 지나치게 맞는 현상을 가리키는 전문 용어로 굳어졌습니다.
over- ‘지나치게’ + fitting ‘맞추기, 적합’
💡 ‘fit’은 ‘맞다’이고 ‘over-’는 ‘지나치게’이므로, overfitting은 ‘너무 맞춰서 오히려 문제인 상태’라고 기억하면 쉽습니다.