stability-analysis
학습 데이터셋에 작은 변화가 생겼을 때 알고리즘이 출력하는 모델이 얼마나 변하는지를 측정하는 분석 기법이다. 알고리즘이 안정적일수록 데이터의 노이즈에 덜 민감하며 더 나은 일반화 성능을 가질 가능성이 높다.
학습 데이터셋에 작은 변화가 생겼을 때 알고리즘이 출력하는 모델이 얼마나 변하는지를 측정하는 분석 기법이다. 알고리즘이 안정적일수록 데이터의 노이즈에 덜 민감하며 더 나은 일반화 성능을 가질 가능성이 높다.