꿈라CBT머신러닝을 활용한 데이터 분석 모형의 성능평가에 관한 설명 중 옳지 않은 것은?
- 1데이터 분석 모형이 복잡해질수록 학습 데이터의 수준 역시 높아져야 한다.
- 2분석모형이 복잡하고 학습 데이터가 적을 때 과대적합(Overfitting)이 발생할 위험이 커진다.
- 3어떤 시점부터는 데이터를 추가해도 모형의 성능에 큰 영향을 주지 않으므로, 데이터 수가 늘어난다고 해서 항상 모형의 성능이 좋아지는 것은 아니다.
- 4평가 및 검증 데이터는 데이터 분석모형의 성능을 높이기 위해 이용한다.