차례:
정의-교차 검증은 무엇을 의미합니까?
교차 검증은 통계 분석 결과가 독립 데이터 세트로 일반화되는 방법을 평가하는 데 사용되는 기술입니다. 교차 검증은 대상이 예측 인 설정에서 주로 사용되며 예측 모델의 성능 정확도를 추정해야합니다. 기존 유효성 검사가 아닌 교차 유효성 검사를 사용하는 주된 이유는 (일반 유효성 검사에서와 같이) 별도의 교육 및 테스트 세트로 분할 할 수있는 데이터가 충분하지 않기 때문입니다. 이로 인해 테스트 및 모델링 기능이 손실됩니다.
교차 검증은 회전 추정이라고도합니다.
Techopedia는 교차 검증을 설명합니다.
예측 문제의 경우, 모델에는 일반적으로 학습 데이터 세트라고하는 알려진 데이터의 데이터 세트와 테스트 데이터 세트라고하는 모델이 테스트되는 알 수없는 데이터 세트가 제공됩니다. 목표는 훈련 단계에서 모델을 테스트하기위한 데이터 세트를 보유한 다음 특정 모델이 독립 데이터 세트에 어떻게 적용되는지에 대한 통찰력을 제공하는 것입니다. 교차 검증 라운드는 데이터를 상보적인 부분 집합으로 분할 한 다음 하나의 부분 집합에 대한 분석을 수행합니다. 그 후, 분석은 다른 서브 세트 (테스트 세트)에서 검증됩니다. 변동성을 줄이기 위해 여러 개의 다른 파티션을 사용하여 여러 번의 교차 유효성 검사를 수행 한 다음 평균 결과를 얻습니다. 교차 검증은 모델 성능 기법을 평가할 때 강력한 기법입니다.
