머신러닝에서 평가는...
- trainset / testset 은 각각 model training과 evaluation에 활용됩니다.
😎다양한 평가 방법을 알아봅시다!
[https://subscription.packtpub.com/book/data/9781838556334/7/ch07lvl1sec85/holdout-approach-validation]
[https://www.researchgate.net/figure/Diagram-of-k-fold-cross-validation-with-k-10-Image-from-Karl-Rosaen-Log_fig1_332370436]
[https://towardsdatascience.com/what-is-cross-validation-622d5a962231]
매번 하나의 샘플을 남겨 검정 세트로 사용하고, 나머지 샘플들은 모델 훈련에
사용
k개의 sample로 나누는 k - fold 와 달리 한개만 남겨놓고 일일이 검증
따라서 sample 총 개수가 n인경우, n번의 검증이 일어나 매우 오래걸림
실무에서 선호되진 않음
- 훈련 세트 규모를 유지하면서 검증할 수 있는 다른 방법은 없을까?
[https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/02/what-is-bootstrap-sampling-in-statistics-and-machine-learning/]
[https://www.instagram.com/p/CMPa4vznkCs/]
[https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/02/what-is-bootstrap-sampling-in-statistics-and-machine-learning/]
OOB