기법/방법론중급
Cross-validation
교차 검증 · Cross-validation
데이터를 여러 부분으로 나누어 모델의 일반화 성능을 평가하는 방법
상세 설명
Cross-validation (교차 검증)
모델이 새로운 데이터에서도 잘 작동하는지 평가하는 방법입니다.
K-Fold 교차 검증
- 데이터를 K개로 나눔 (보통 5 또는 10)
- K-1개로 학습, 1개로 평가
- K번 반복하여 평균 성능 계산
왜 필요한가?
- 학습 데이터에서만 좋은 성능(과적합) 방지
- 제한된 데이터 최대 활용
- 모델 비교에 더 신뢰할 수 있는 결과
태그
#평가#학습#일반화