1. cross validation의 목적 과적합을 피하고 parameter를 튜닝하면서 일반적인 더욱 신뢰성있는 모델을 만들기 위해서이다. 2. holdout validation - validation set이 왜 필요할까?- validation set은 왜 필요한가? 일반적으로 train set과 test set을 7:3의 비율로 나누는데 그런 경우 train한 모델이 train set에만 과적합될 가능성이 매우 높다. 그래서 train set을 train과 validation set으로 나누는데 이 경우 validation set으로 train model을 평가하면서 hyperparameter를 튜닝할 수 있게 된다. 이렇게 데이터셋을 나누는 것을 holdout validation이라 한다. 그런데..
k-fold validation이라고도 한다. 보통 모형의 성능을 높이기 위해서 주어진 전체 data를 train data + validation data와 test data로 나눈다. train data는 학습을 위해 사용되는 부분이고 validation data는 학습한 모형의 성능을 평가하면서 hyperparameter를 튜닝하기 위해 사용한다. test data는 오직 최종 모형의 성능을 평가하기 위해서만 사용한다. 그런데 이들을 어떻게 나눠야 할까? train data를 k개의 fold로 나누고 그 중 k-1개를 train, 나머지 1개를 validation data라 하고 학습을 진행한다. 1-1) k-1개를 선택하는 모든 경우에 대해 반복하여 진행하고 그들의 적절한 평균으로 최종 모형 선택 ..
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