특성·레이블·모델·하이퍼파라미터

데이터 세트의 한 행은 보통 한 관측입니다. X는 예측 시점에 알 수 있는 특성의 표이며 y는 예측할 정답입니다. 샘플 수와 특성 수를 확인하고 같은 행의 X와 y가 대응하는지 검사합니다.

모델은 학습한 예측 규칙입니다. 가중치 같은 파라미터는 학습 과정에서 정해지고, k-NN의 k 같은 하이퍼파라미터는 학습 전에 설정합니다. 훈련 성능만 좋고 검증 성능이 낮으면 과대 적합, 둘 다 낮으면 과소 적합을 의심합니다.