과적합(Overfitting)의 발생이유와 해결방안

과적합(Overfitting)

• 과적합(Overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 지나치게 맞춰져서, 새로운 데이터(테스트 데이터)에 대해 일반화 성능이 떨어지는 현상을 의미합니다.
• 즉, 훈련 데이터에서는 높은 정확도를 보이지만, 실제 환경에서는 예측 성능이 저하되는 문제입니다.

과적합이 발생하는 주요 원인

1. 훈련 데이터가 너무 적거나 편향됨
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   • 훈련 데이터의 양이 적거나 특정 패턴을 지나치게 포함할 경우 모델이 특정 데이터에만 최적화됨.
   • 데이터가 충분하지 않거나 대표성이 부족하면 모델이 일반적인 패턴을 학습하지 못함.
2. 모델의 복잡도가 너무 높음
   • 너무 많은 파라미터(Neurons, Layers, Features)를 가진 모델은 훈련 데이터의 노이즈까지 학습하여 복잡한 패턴을 과도하게 학습함.
   • 예: 딥러닝 모델에서 과도한 뉴런 개수, 깊은 네트워크 구조 등이 원인이 될 수 있음.
3. Feature(특성) 개수가 너무 많음
   • 데이터셋에서 너무 많은 변수(특성)를 포함하면 모델이 불필요한 패턴까지 학습하여 과적합 가능성이 증가함.
   • 다중공선성(multicollinearity) 문제도 발생할 수 있음.
4. 훈련 데이터에 비해 테스트 데이터가 부족함
   • 검증 데이터(Validation Set)를 충분히 사용하지 않으면 모델 성능을 적절히 평가하지 못해 과적합 가능성이 높아짐.
5. 훈련 시간이 너무 길어 모델이 데이터에 과하게 적응
   • 에포크(Epoch)를 너무 많이 반복하면 모델이 훈련 데이터의 노이즈까지 학습하여 일반화 성능이 떨어짐.

과적합 해결 방안

더 많은 데이터를 확보 (데이터 증강, Data Augmentation)

• 훈련 데이터가 부족하면 새로운 데이터를 추가하여 모델이 일반적인 패턴을 학습하도록 유도함.
• 데이터 증강(Data Augmentation) 기법을 사용하여 기존 데이터를 변형(회전, 크롭, 노이즈 추가 등)하여 가상의 추가 데이터를 생성 가능.
• 예: 이미지 데이터의 경우, 좌우 반전, 밝기 조정 등의 변형을 통해 데이터 양을 증가.

Feature Selection(특성 선택)

• 너무 많은 특성을 사용하면 과적합 가능성이 커지므로 중요한 특성만 선택하여 학습.
• 차원 축소 기법(PCA, LDA) 또는 변수 선택 방법(Recursive Feature Elimination, L1 정규화 등)을 활용하여 불필요한 변수 제거.

정규화(Regularization) 적용

• L1 정규화(Lasso Regression) : 일부 특성을 0으로 만들어 불필요한 변수를 자동으로 제거.
• L2 정규화(Ridge Regression) : 가중치 값이 너무 커지는 것을 방지하여 모델이 특정 패턴에 과하게 의존하지 않도록 함.
• 딥러닝에서는 Dropout을 사용하여 일부 뉴런을 랜덤하게 제거하여 과적합 방지 가능.

모델의 복잡도 줄이기

• 과적합이 발생하면 모델이 너무 복잡한 경우가 많음 → 뉴런 개수, 레이어 수를 줄이거나 단순한 모델을 사용.
• 결정트리(Decision Tree)의 경우 트리의 깊이를 제한(Pruning)하여 복잡도를 낮출 수 있음.

훈련 데이터와 검증 데이터 비율 조정

• 일반적으로 데이터를 훈련(Train) : 검증(Validation) : 테스트(Test) = 6:2:2 또는 8:1:1의 비율로 분리.
• 검증 데이터(Validation Set)를 활용하여 모델의 일반화 성능을 확인하고 조정.

조기 종료(Early Stopping)

• 모델이 과적합되기 전에 학습을 멈추는 방법.
• 검증 데이터의 성능이 더 이상 향상되지 않을 때 학습을 중단하여 최적의 모델을 선택.

앙상블 기법(Ensemble Methods) 사용

• 여러 모델을 결합하여 과적합을 방지하는 방법.
• 대표적인 기법:
  • Bagging (랜덤포레스트, Bootstrap Aggregating): 여러 모델을 학습한 후 평균을 내어 예측.
  • Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost): 약한 학습기(Weak Learner)를 조합하여 강한 학습기(Strong Learner)를 만듦.