머신러닝 : k-Fold 교차 검증 (k-Fold Cross Validation) : 개념, 방식

k-Fold 교차 검증 (k-Fold Cross Validation)

 

k-Fold 교차 검증 (k-Fold Cross Validation)

 

모형의 적합성을 보다 객관적으로 평가하기 위한 방법입니다. 데이터를 k개로 나누어 줍니다. 그 중 하나를 검증 집합, 나머지를 학습 집합으로 분류합니다. 

위 과정을 k 번 반복합니다. 그 다음 k 개의 성능 지표를 평균하여 모형의 적합성을 평가합니다. 

 

 

LOOCV ( Leave One Out Cross Validation )

 

LOOCV ( Leave One Out Cross Validation )

 

데이터의 수가 적을 떄 사용하는 교차 검증 방법입니다. 총 n 개의 모델을 만듭니다. 각 모델은 하나의 샘플만 제외합니다. 모델을 만들고 제외한 샘플로 성능 지표를 계산합니다. 이렇게 도출된 n 개의 성능 지표를 평균 내어 최종 성능 지표를 도출합니다.