▲ 그림 3-9 규제 강도 매개변수가 L2 규제 모델에 미치는 영향
규제 강도를 높이면 과대적합을 줄일 수 있으므로 기본적으로 모든 모델을 강력히 규제하지 않는 이유가 궁금할지 모르겠습니다. 그 이유는 규제 강도를 조정할 때 주의해야 하기 때문입니다. 예를 들어 규제 강도가 너무 커서 가중치가 
에 가까워지면 그림 3-8에 나타난 것처럼 과소적합 때문에 모델 성능이 크게 나빠질 수 있습니다.
Note ≡ 로지스틱 회귀에 대한 추가 자료
개별 분류 알고리즘을 상세히 다루는 것은 책 범위를 넘어섭니다. 로지스틱 회귀에 대해 자세히 알고 싶은 독자에게는 ‘Logistic Regression: From Introductory to Advanced Concepts and Applications, Dr. Scott Menard’s, Sage Publications, 2009’를 추천합니다.