k폴드1 # 1. 교차 검증 (K-폴드 교차 검증) 교차 검증은 오버피팅(Overfitting)을 방지하기 위한 프로세스 중 하나이다. 오버피팅이 발생하는 이유는 모델의 학습이 Training-Set에만 너무 의존되어 있기 때문에 일반화가 잘 이루어지지 않아 다른 데이터가 들어오면 성능이 떨어진다. 그래서 Training-Set을 Training-Set과 Validation-Set으로 세분화하는 것이 교차 검증이다. 이를 세분화해서 무엇을 하느냐? Training-Set으로 학습된 모델을 Test-Set으로 평가하기 전에 Validation-Set으로 평가하는 것이다. 즉, 모의고사를 본다고 생각하면 된다. 우선 K-폴드 교차 검증부터 확인해보겠다. Training-Set을 K등분한다. 예를들어, 100개의 Training-Set이 있다면.. K = 1(.. 2021. 4. 1. 이전 1 다음