교차 검증

term_id: cross_validation

Category: training_techniques

Definition

교차 검증은 기계 학습 모델의 성능을 추정하는 통계적 방법입니다. 가장 일반적인 형태는 k-폴드 교차 검증으로, 데이터를 k개의 동일한 부분으로 나눕니다. 모델은 각 폴드에서 한 번은 테스트용으로, 나머지는 학습용으로 사용됩니다.

Summary

제한된 데이터 샘플에서 기계 학습 모델을 평가하기 위해 데이터를 훈련 및 테스트용 하위 집합으로 분할하는 재표본 추출 절차입니다.

Key Concepts

k-폴드 분할
모델 일반화
과적합 감지
성능 추정

Use Cases

하이퍼파라미터 튜닝
다양한 알고리즘 비교
소규모 데이터셋에서 모델 안정성 검증

Code Example

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from sklearn.model_selection import cross_val_score
cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)