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A. K-분할 교차 검증

• 모든 데이터가 평가에 한 번, 학습에 K-1 번 사용
• K개의 분할에 대한 성능 예측 -> 일반화 성능

B. K-분할 교차 검증 함수

• from sklearn.model_selection import cross_val_score 사용

# 불러오기
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 선언하기
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=5,  random_state=1)

# 검증하기
cv_score = cross_val_score(model, x_train, y_train, cv=10)

# 확인
print(cv_score)
print('평균:', cv_score.mean())
print('표준편차:', cv_score.std())