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Overfitting(과적합)은 모델이 학습 데이터에 지나치게 잘 맞도록 학습되어, 새로운 데이터(테스트 데이터나 실세계 데이터)에 일반화하지 못하는 상태를 말합니다. Precision(정밀도)과 Recall(재현율)은 모델 성능을 평가하는 데 사용되는 지표이며, 특히 분류 문제에서 자주 사용됩니다. 이들 지표는 Overfitting과 다음과 같은 관계를 가집니다.Precision과 Recall의 개념Precision: 모델이 Positive로 예측한 샘플 중 실제로 Positive인 샘플의 비율입니다.즉,   Precision = TP / (TP + FP)높은 Precision은 False Positives, 즉 음성 샘플을 양성으로 분류하는 오류가 적음을 의미합니다.Recall: 실제 Positive..