머신러닝 과적합 방지 썸네일형 리스트형 교차 검증(Cross-Validation)의 개념과 실습 📌 교차 검증이란 무엇인가?머신러닝 모델의 성능을 제대로 평가하려면 단순히 학습 데이터에 대한 정확도만으로는 부족합니다.모델이 얼마나 일반화되어 있는지, 즉 새로운 데이터에 대해서도 얼마나 잘 작동하는지를 측정하는 과정이 필요합니다.이때 유용하게 쓰이는 방법이 바로 **교차 검증(Cross-Validation)**입니다.교차 검증은 데이터를 여러 부분으로 나누어 반복적으로 학습과 검증을 수행함으로써 모델의 일반화 성능을 안정적으로 추정할 수 있도록 도와줍니다.이는 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)을 방지하는 데 중요한 역할을 하며, 하이퍼파라미터 튜닝에도 자주 활용됩니다.📚 기본 개념: 왜 단일 검증 세트는 부족한가?보통 데이터셋을 훈련(train), 검증(valida.. 더보기 이전 1 다음
