빈 스무딩
분류 문제에서 타겟 레이블 주변의 인접한 구간(bin)에도 확률 값을 배분하여 모델의 일반화 성능을 높이는 기법이다. 각도 예측처럼 연속적인 값을 이산화하여 분류할 때 경계면에서의 오차를 완화한다.