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머신러닝 교차 검증(Cross Validation)의 개념

머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데 있어 교차 검증(Cross Validation)은 매우 중요한 기술이다. 이 방법은 제한된 데이터셋을 효과적으로 활용하여 모델의 일반화 성능을 추정하고, 과적합(Overfitting)을 방지하는 데 도움을 준다. 교차 검증은 모델이 실제 데이터에 얼마나 잘 적용될 수 있는지를 평가하는 데 필수적인 과정이다.📌 교차 검증(Cross Validation)이란?교차 검증(Cross Validation, 교차 검증)은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 방법 중 하나이다. 주어진 데이터셋을 여러 개의 부분집합(fold, 폴드)으로 나누어, 일부는 모델 학습에 사용하고 나머지는 모델 평가에 사용한다. 이 과정을 여러 번 반복하여 모델의 성능을 보다 정확하게 추정한다. 이는 모델이..
머신러닝 2025. 4. 10. 07:37
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