교차검증(Cross Validation)의 의미와 활용법

[교차검증의 의미]머신러닝 모델의 성능을 평가하고 과적합(Overfitting) 등의 문제를 방지하기 위해 데이터를 반복적으로 나누어 학습 및 테스트하는 방법모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝 과정에 유용하게 활용 가능 [주요 개념]훈련 데이터와 테스트 데이터의 분리모델이 학습한 데이터에 과도하게 적합하지 않도록, 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 적절히 나누는 것이 중요함한 번의 데이터 분할로는 모델에 대한 평가가 불안정할 수 있으므로, 반복적으로 다양한 데이터 분할을 통해 모델을 평가함.[주요 교차검증 방법]K-Fold Cross-Validation데이터를 K개의 균등한 부분으로 나누고, 각 부분을 한 번씩 테스트 세트로 사용하고 나머지는 훈련 세트로 활용하는 방식모델을 K번 훈련 및 평가하여 ..
SWDesk/ArtificialIntelligence 2024. 11. 21. 02:30
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