Ridge regression와 Lasso regression를 이해하려면 일단 정규화(regularization)를 알아야합니다. 첫번째 그림을 보면 직선 방정식을 이용하여 선을 그었습니다. 데이터와 직선의 차이가 꽤 나네요. 정확한 예측은 아닙니다. 이런 경우를 underfitted 또는 high bias 라고 합니다. bias가 큰 모델은 test data를 위한 학습이 덜 된 것이 원인이고, 이는 train data와 test data간의 차이가 너무 커서 train data로만 학습한 모델은 test data를 맞출수가 없는 것입니다 세번째 그림을 보면 현재 데이터로는 잘 맞겠지만 다른 데이터를 사용한다면 정확한 예측을 하지 못합니다. 이런 경우는 overfitting 또는 high varian..
