준비하는 대학생

교차 검증 교차 검증은 데이터를 여러 부분으로 나누고, 각 부분을 훈련과 테스트 용도로 번갈아 사용하여 모델을 평가하는 방법입니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 더 정확하게 측정할 수 있습니다. 특징 훈련데이터가 많지 않을 때 사용합니다. 훈련 데이터 (training data)로 학습하고 테스트 데이터(test data)로 평가하는 경우, 해당 테스트 데이터에만 과적합되는 모델이 생성되어 일반화 성능이 떨어집니다. 훈련 데이터 (training data)에서 검증 데이터(validation data)를 떼어내어 모형을 검증하는 과정을 여러 번 반복합니다. K-폴드 교차 검증 K-폴드 교차 검증은 데이터셋을 K개의 부분(폴드)으로 나누는 방법입니다. 이 방법에서는 K번의 다른 실험을 수행하며, 매번 ..