빅데이터분석기사 › 🤖 [예시문제] (2026-08-15)

8. [예시문제] 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 과도하게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 저하되는 현상을 무엇이라고 하는가?

  1. 과적합(Overfitting)
  2. 과소적합(Underfitting)
  3. 차원의 저주(Curse of Dimensionality)
  4. 편향-분산 트레이드오프(Bias-Variance Trade-off)

정답: 1번

과적합(Overfitting)은 모델이 훈련 데이터의 노이즈까지 학습하여 복잡해진 결과, 새로운 미지의 데이터에 대한 예측 정확도가 떨어지는 현상을 말합니다. 이는 모델의 일반화 성능을 저해하는 주요 원인 중 하나입니다.