교차검증(Cross-Validation)

교차검증(Cross-Validation)은 모델의 성능을 평가하고 일반화 성능을 향상시키기 위해 데이터셋을 여러 개의 부분으로 나누어 여러 번 학습 및 평가하는 방법입니다. 교차검증은 특히 데이터셋이 작거나 모델의 과적합을 방지하고자 할 때 유용합니다. 가장 많이 사용되는 교차검증 방법은 k-겹 교차검증(k-Fold Cross-Validation)입니다.k-겹 교차검증(k-Fold Cross-Validation)k-겹 교차검증은 데이터를 k개의 부분(fold)으로 나누고, 각 부분을 한 번씩 검증 세트로 사용하고 나머지 부분을 학습 세트로 사용하는 방법입니다. 이 과정을 k번 반복하여 모든 데이터가 한 번씩 검증 세트로 사용되도록 합니다.k-겹 교차검증의 과정:데이터를 k개의 동일한 크기의 폴드로 나눕니..
ML 2024. 5. 29. 14:57
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