K교차검증

K-교차 검증(K-fold cross-validation)은 머신 러닝 모델의 성능을 평가하는 데 자주 사용되는 방법 중 하나입니다.

K-교차 검증은 데이터를 K개의 동일한 크기의 부분집합(폴드)으로 분할하고, 각각의 폴드를 순서대로 테스트 데이터로 사용하여 모델을 학습한 뒤, 나머지 K-1개의 폴드를 학습 데이터로 사용하여 모델을 훈련합니다. 이러한 과정을 K번 반복하면서 각각의 폴드가 한 번씩 테스트 데이터로 사용되도록 합니다.

최종적으로 K번의 검증 결과의 평균값을 계산하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 더욱 정확하게 평가할 수 있습니다.

K-교차 검증은 과적합(overfitting)을 방지하고, 데이터가 적은 경우에도 신뢰성 높은 성능 평가를 가능하게 합니다. 또한, 모델의 성능을 평가하기 위해 따로 테스트 데이터를 분리해두지 않아도 되기 때문에, 데이터를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.