올빼미주식백과

오버피팅의 이해와 투자 모델 개발에서의 중요성투자 분야에서 머신러닝 기술의 활용이 증가함에 따라 오버피팅(과적합) 문제는 성공적인 투자 모델 개발의 가장 큰 장애물 중 하나로 부상했습니다. 오버피팅은 모델이 훈련 데이터에 지나치게 최적화되어 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 현저히 저하되는 현상을 말합니다. 특히 금융 시장과 같이 복잡하고 변동성이 큰 환경에서는 오버피팅된 모델이 실제 투자에 적용될 경우 심각한 손실을 초래할 수 있습니다.투자 모델 개발자들은 과거 데이터에서 패턴을 찾아 미래 시장 움직임을 예측하고자 합니다. 그러나 과거의 패턴이 미래에도 동일하게 반복된다는 보장은 없습니다. 오버피팅된 모델은 과거 데이터의 노이즈까지 학습하여 마치 완벽한 예측 능력을 갖춘 것처럼 보이지만, 실제로는 새로..