Cross Validation은 무엇이고 어떻게 해야하나요?

면접 대비 답변

Cross Validation은 주어진 문제에 대하여 Train, Validation Set으로 나누어 모델의 성능을 체크함에 있어 나누어진 집합에 편향성을 가질수 있는 문제를 해결하기 위한 방법입니다. Cross Validation 기법의 가장 대표적인 예로 K-fold Cross Validation을 설명드리면 우선 Train 데이터 셋을 k등분 하여 그 중 하나를 Validation Set으로 하여 검증하고, 또 다른 하나를 Validation Set으로 하여 검증하는 식으로 k번 반복하도록 하고 이를 평균내어 그 편향성을 줄일 수 있습니다.

하지만 이런 방법도 편향을 가질 수 있기 때문에 실제 Class의 분포를 기반으로 추출하는 stratified K Fold 방식을 활용할 수 있습니다.

상세 내용

Reference

https://nonmeyet.tistory.com/entry/KFold-Cross-Validation%EA%B5%90%EC%B0%A8%EA%B2%80%EC%A6%9D-%EC%A0%95%EC%9D%98-%EB%B0%8F-%EC%84%A4%EB%AA%85