LOOCV

Leave-One-Out Cross-Validation 이란?

모델 평가를 위한 교차 검증 기반 기법중 하나입니다.
이를테면 이 방법은 데이터셋의 각 샘플을 한번씩 테스트 세트로 사용하고, 나머지 샘플들을 학습 세트로 사용하는 방식입니다.

작동방식은 다음과 같습니다.

1. 데이터셋에서 하나이 샘플만을 남기고 나머지 샘플들을 학습 데이터로 사용합니다.
2. 남겨진 샘플 제외한 데이터로 모델을 학습합니다.
3. 첫번째 단계에서 남은 샘플로 평가합니다.
4. 이 방식을 모든 분할한 샘플에서 대해서 한번씩 테스트 세트로 사용되게 합니다.
5. 모든 결과를 평균내서 최종 성능 지표를 계산합니다.

장점

1. 모든 데이터를 사용할 수 있습니다.
2. 편향이 감소합니다.

단점

1. 계산 비용이 데이터셋의 크기에 비례하기 때문에 비용이 아주 높아질 수 있습니다.
2. 분산이 이상해 질 수 있습니다.

데이터셋의 크기가 작고 각 샘플이 중요하다고 느껴질 때 사용하면 좋습니다.!!