이번 과제는 교차 검증을 그림으로 설명하는 것입니다.
교차 검증을 사용하는 이유
일반화 성능 측정: 모델이 훈련 데이터에만 익숙해지는 것을 넘어, 새로운 데이터에도 얼마나 잘 작동할지 더 신뢰도 높게 예측할 수 있습니다.
데이터 활용도 극대화: 데이터를 훈련용과 테스트용으로 한 번만 나누는 것보다 모든 데이터를 훈련과 검증에 여러 번 사용하므로 데이터 낭비가 적습니다.
안정적인 평가: 데이터가 어떻게 나뉘는지에 따라 성능이 우연히 좋거나 나쁘게 나오는 것을 방지하고, 더 안정적인 평가 결과를 얻을 수 있습니다.
