Machine Learning
[ML/DL] 교차 검증(Cross Validation) - K-Fold Cross Validation, Stratified K-Fold, GridSearchCV, cross_val_score
교차 검증(Cross Validation) 알고리즘을 학습시키기 위해선 학습 데이터와 이에 대한 예측 성능을 평가하기 위한 별도의 테스트용 데이터가 필요하다. 하지만 이러한 방법은 과적합(Overfitting)의 위험이 있다. 과적합이란, 모델이 학습 데이터에만 과도하게 최적화되어 실제 예측을 다른 데이터로 수행할 경우 예측 성능이 매우 떨어지는 것을 말한다. 또한 고정된 학습 데이터와 테스트 데이터를 통해 모델을 평가하면, 테스트 데이터에만 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 편향되게 모델을 유도하게 된다. 이러한 문제점을 개선하는 방법은 교차 검증(Cross Validation)을 수행하는 것이다. 교차 검증이란, 별도의 여러 세트로 구성된 학습 데이터 세트와 검증 데이터 세트를 통해 학습과 평가를 수행..
