핸즈온 머신러닝(handsonml) 소스 실행 중 위와 같은 에러가 발생해서 해결했다. from scipy.stats import reciprocal from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV param_distribs = { "n_hidden": [0, 1, 2, 3], "n_neurons": np.arange(1, 100) .tolist(), "lr": reciprocal(3e-4, 3e-2) .rvs(1000).tolist(), } rnd_search_cv = RandomizedSearchCV(keras_reg, param_distribs, n_iter=10, cv=3, verbose=2) rnd_search_cv.fit(X_train, y_t..

Overfitting은 학습 데이터의 잡음 양에 비해 모델이 너무 복잡할 때 발생할 수 있다. 지나치게 학습데이터에 맞게 최적화된 형태이다. Overfitting의 해결 방법 - 파라미터 수가 더 적은 모델을 선택한다. - 학습 데이터에 있는 불필요한 특성을 제거하거나, 특성 수를 줄인다. - 모델에 제약(regularization)을 추가해서 단순화시킨다. (ex. 특정 모델 파라미터의 값이 0이 되도록 해서 곡선 -> 직선으로 만드는 방법 / 또는 파라미터 값의 범위에 제한을 둬서 좀 더 단순화할 수도 있다. / 학습 알고리즘의 하이퍼파라미터 조정을 통해 제한을 줄 수 있음 ) - 학습 데이터를 더 많이 수집한다. - 학습데이터의 noise를 줄인다. (이상치 제거, 오류 데이터 수정) Underfi..