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귀퉁이 서재

머신러닝 - 10. 교차검증(Cross Validation)과 혼동행렬(Confusion Matrix)

교차검증 (Cross Validation) 교차검증은 모델을 평가하는 방법 중 하나입니다. 기본적으로 훈련 데이터를 기반으로 모델링을 하고 테스트 데이터로 해당 모델의 성능을 측정합니다. 하지만 테스트 데이터의 수가 적다면 성능 평가의 신뢰성이 떨어집니다. 테스트 데이터를 어떻게 잡느냐에 따라 성능이 상이하게 나온다면 신뢰성이 떨어지겠죠. 그렇다고 훈련 데이터를 줄이고 테스트 데이터를 늘리면 정상적인 학습이 되지 않습니다. 이런 문제점을 해결하기 위한 방법이 교차검증입니다. 훈련 데이터의 종속 변수값을 얼마나 잘 예측하였는지를 나타내는 것을 표본내 성능 검증 (in-sample testing)이라고 하고, 테스트 데이터의 종속 변수값을 얼마나 잘 예측하였는지를 나타내는 것을 표본외 성능 검증 (out-o..

머신러닝 2019. 8. 13. 23:19
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