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규제 회귀 실습실 — 리지와 라쏘

"덜 맞추는 게 더 잘 맞추는 길" — 과적합을 만들고, λ 다이얼로 되돌린다

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훈련 점수를 일부러 내주고 시험 점수를 사는 거래 — 그것이 규제입니다

모델을 강하게 만들수록 좋다면 규제라는 개념은 없었을 겁니다. 계수에 벌금(λ)을 매겨 모델을 일부러 얌전하게 만들면 테스트 성적이 오히려 오르는 역설 — 그리고 라쏘의 벌금은 계수를 정확히 0으로 만들어 특성 선택까지 해냅니다. 세 탭에서 직접 확인하세요.
이 페이지에서 배우고 나면
  • 차수 9 다항으로 과적합을 직접 만들고, 훈련·테스트 오차가 갈라지는 순간을 목격합니다.
  • λ를 돌리며 리지(수축)와 라쏘(소멸)의 차이를 계수 막대와 경로 플롯으로 구분합니다.
  • U-곡선에서 스윗 스팟을 직접 찾아보며 하이퍼파라미터 튜닝의 원형을 체험합니다.
예측 먼저 — 실험 전에 답을 정해 보세요
예측 → 실험 → 확인

정답을 몰라도 괜찮습니다 — 먼저 예측을 정해야 시뮬레이션 결과가 기억에 남습니다. 예측을 고른 뒤 아래 시뮬레이션으로 직접 확인하고, 그다음 결과를 열어 보세요.

1. 차수를 9까지 올려 훈련 오차를 바닥까지 내린 뒤 테스트를 열면 어떤 광경일까요?
2. λ를 충분히 키우면 라쏘의 계수는 어떻게 될까요? (리지와 비교해서)
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🎛️ 규제 회귀 시뮬레이터 — 리지와 라쏘

차수로 과적합을 만들고, λ 다이얼로 되돌리고, 리지와 라쏘의 갈림길을 목격하세요. λ 42점 전체 경로가 사전계산되어 슬라이더는 즉시 반응합니다.

사실은 직선
부드러운 파도
숨은 3차
채운 원 = 훈련 20점 · 빈 원 = 테스트 20점 · 세로 회색선 = 잔차 · 곡선이 위아래로 잘리면 "폭주" 중
차수별 오차 — 만져본 차수만 점등됩니다
123456789회색 = 훈련 · 파랑 = 테스트
다항 차수 d = 3
훈련 RMSE 0.138
차수 3
실측 요약 — 이 실습이 보여주는 것

1차원 다항 회귀(차수 1~9)에서 과적합과 규제를 실측하는 3탭 실험입니다. 데이터 3종(사실은 직선·부드러운 파도·숨은 3차, 훈련 20/테스트 20, 시드 고정)에서 ① 차수를 올려 과적합을 만들고 테스트 공개의 반전을 겪은 뒤, ② λ 42점 사전계산 경로를 다이얼로 돌리며 리지의 수축과 라쏘의 소멸(대수적으로 정확한 0)·U-곡선·전멸선(λ_max)을 관찰하고, ③ 공유 λ 하나로 리지·라쏘 두 패널을 동시 구동해 "점근 vs 도달"의 차이를 계수 경로 플롯으로 봅니다.

  • "사실은 직선"(σ=0.35) d=9 실측: 무규제 훈련 RMSE 0.285 vs 테스트 0.615 — 노이즈 암기의 정량 증거. 라쏘 최적(λ≈0.07)은 테스트 0.355로 무규제보다 42% 개선되며 생존 계수는 9개 중 2개뿐
  • "숨은 3차" 실측: 라쏘 λ를 올리면 생존 집합이 {1,2,3,8} → {1,7} → {1} → ∅(전멸선 λ_max=0.19)로 줄어든다 — 단 [−1,1]의 홀수 거듭제곱은 강공선이라 x³ 대신 닮은꼴 x⁷·x⁹가 대표로 뽑히기도 한다(서포트 복원 비보장은 라쏘의 알려진 성질로, 랩이 이를 숨기지 않고 그대로 보여준다)
  • 라쏘의 0은 반올림이 아니다 — 직교 설계 손계산에서 S(ρ=√1.25, λ=1.2) === 0 이 부동소수 완전 일치로 검증되고, 리지는 같은 조건에서 ρ/1.5=0.745로 절대 0이 되지 않는다(수축 vs 소멸)

바로잡는 오개념: "규제는 정확도를 떨어뜨리는 손해"라는 생각 — 훈련 정확도는 내주지만 테스트 정확도를 사는 교환이다. U-곡선의 스윗 스팟에서 무규제보다 테스트 RMSE가 뚜렷이 낮아지며(직선 데이터 실측 0.615 → 0.355), λ가 과하면 다시 나빠진다는 것까지 곡선 하나에 담겨 있다.

AI 튜터에게 물어보기
베타

— 정답 대신 힌트로 유도합니다. 지금 화면의 실험 상태를 알고 답해요.

예: “방금 결과가 이론과 다른데 왜죠?”, “이 값을 올렸는데 왜 반대로 변하죠?”

AI 답변은 부정확할 수 있습니다. 핵심 개념은 반드시 시뮬레이션 실측으로 확인하세요. 질문 0/5 · 하루 질문 한도가 있습니다
직접 해보기 — 실습 과제
  1. 과적합 의식: "숨은 3차"에서 d를 1→9로 올리며 훈련 RMSE가 단조 감소하는 것 확인 → d=9에서 "테스트 보기" → 반전
  2. 분산 목격: d=9 무규제 상태에서 "재추첨" 연타 — 곡선이 널뜁니다. ② 탭에서 λ를 적당히 올리고 같은 조작 — 잔상과 새 곡선이 거의 겹칩니다 (규제 = 분산 감소)
  3. 소멸의 순간: ② 탭 라쏘에서 λ를 천천히 올리며 계수 막대에 ×가 하나씩 생기는 순간을 포착 — 그런데 테스트 RMSE는 내려갑니다
  4. 스윗 스팟 도전: U-곡선을 가리고 λ를 확정 → 최적 대비 몇 %인지 채점받으세요
  5. 전멸선: 라쏘 λ를 λ_max 너머로 — 모든 계수가 0, 예측은 평균 하나. "λ는 클수록 안전"의 반증
  6. 라쏘의 정직한 한계: ③ 탭 "숨은 3차"에서 생존자가 진짜(1·3차)와 다를 수 있음을 관찰 — [−1,1]의 홀수 거듭제곱들은 서로 닮아서(공선성) x³ 대신 x⁷·x⁹가 뽑히기도 합니다
📖 더 깊이 학습하기
  • Hoerl & Kennard (1970): "Ridge Regression", Technometrics — 리지의 원전
  • Tibshirani (1996): "Regression Shrinkage and Selection via the Lasso", JRSS-B — 라쏘의 원전
  • James, Witten, Hastie & Tibshirani (2021): An Introduction to Statistical Learning 6장 — 수축법의 표준 입문
  • scikit-learn 문서: Ridge, Lasso, ElasticNet — alpha 규약 주의(이 랩과 환산 관계)