Myo-Kyeong Tech Blog

교차 검증 ( Cross Validation ) 이란? 교차 검증 ( Cross Validation ) 은 머신러닝 모델의 일반화 성능을 측정하는 통계적 방법입니다. 데이터를 여러 개의 부분집합 (또는 "fold")으로 나누고 각 부분집합을 차례로 테스트 데이터로 사용하고 나머지를 훈련 데이터로 사용하는 방법입니다. 교차 검증 ( Cross Validation ) 을 사용하는 이유 교차 검증을 사용하는 주요 목적은 모델의 과적합을 방지하고, 데이터를 최대한 효율적으로 활용하여 일반화 성능을 높이기 위해서 입니다. 교차 검증을 통해 얻은 여러 성능 지표들의 평균을 내어 모델의 성능을 추정하면, 학습 / 테스트 분할로 얻은 성능 추정보다 더 신뢰성이 높은 추정을 할 수 있습니다. K-Fold K-Fold 교..