K겹 교차검증1 [ML] K-Fold Cross Validation (K겹 교차검증) 데이터 부족 데이터 수가 부족한 상황에서는 검증집합(validation, test)을 따로 마련하기 힘든데, 이 때 교차검증(cross-validation)을 이용하면 효과적입니다. 훈련집합을 같은 크기로 나누어 k개의 그룹을 만든 후, 1개는 검증그룹, 나머지 k-1개는 훈련그룹으로 나누어서 그룹을 달리하며 k번 반복합니다. 여기서 k개의 성능을 얻게 되는데, 이들을 평균하여 검증 성능으로 취합니다. 오버피팅 하지만 이렇게 할 경우 훈련과정에서 검증데이터가 개입을 하므로, 과대적합(overfitting)이 일어났는지에 대한 예측을 하기가 어렵습니다. 그래서 사용하는 방법은, 앙상블(ensemble)입니다. 예측방법은 보통 두가지로 나뉘지만 (회귀, 분류), 여기서는 분류(classification)를 .. 2019. 8. 2. 728x90 이전 1 다음
