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운동하는 공대생

교차 검증 모델을 학습하면서 교차 검증을 하는 이유는 무엇일까. 이유는 바로 과적합(Overfitting)의 문제를 보안하기 위해서 이다. 과적합 문제는 모델학습 과정에서 항상 주의를 해야 하는 문제로 훈련 데이터에만 모델이 치중하여 학습을 하면 실제 데이터를 가지고 예측을 하였을 때 성능이 떨어지는 문제를 말한다. 그렇다면 교차 검증 방식은 어떻게 작용할까? 교차 검증 방식은 데이터 편중을 막기 위해서 학습 데이터 세트를 가지고 학습 데이터와 검증 데이터 세트를 또한번 나눠서 실제 학습을 하기 이전에 1차 평가를 하는 방식이다. 그렇게 된다면 최종 학습을 하기 위해서 모델의 최적화를 학습 이전에 가능하다. K-Fold K-Fold 교차 검증 방식은 가장 보편적으로 사용되는 교차 검증 기법이다. K-Fo..
Machine Learning
2022. 12. 28. 09:41