# kfold
[머신러닝] 6. 지도학습(분류): 교차검증
일반적으로 모델을 학습시킬 때 데이터를 train set과 test set으로 나누어 train set을 가지고 학습을 수행합니다.교차검증이란 여기서 train set을 다시 train set과 validation set으로 나누어 학습 중 검증과 수정을 수행하는 것을
Decision Tree(Feat. Wine)
DecisionTree, Wine, MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler, PipeLine, 하이퍼파라미터, KFold, GridSearchCV
kfold,stratifiedKFold
iris data 를 통하여 간단한 실습해보겠습니다.kfold 114 115 116 117 118 119]평균 검증 정확도: 0.9416599999999999각 교차검증에서 사용된 index번호와 그때 accuray값을 통하여 평가최종 평균accuracy를 통하여 모
[혼공머신] 5-2. 교차 검증과 그리드 서치
이사님🗣️ "최적의 모델을 찾는 건 좋은데, 그 과정에서 자꾸 테스트 세트로 평가를 하면 테스트 세트에만 잘 맞는 모델이 되어버리는 거 아닌가요?"
파이썬 머신러닝 교차검증 - KFold, StratifiedKFold, cross_val_score, GridSearchCV
* 과적합 * 과적합 : 모델이 학습 데이터에만 과도하게 최적화되어, 실제 예측을 다른 데이터로 수행할 경우에는 예측 성능이 과도하게 떨어지는것을 말한다. 과적합을 방지할 수 있는 교차검증 에 대해 얘기하려합니다. * 교차검증 * 교차검증 : 데이터 편중을 막기
scikit-learn을 사용한 교차 검증 및 하이퍼 파라미터 튜닝
scikit-learn의 model_select 모듈은 데이터 세트 분리, 교차 검증, 하이퍼 파라미터 튜닝과 관련된 함수들과 클래스를 제공한다. 아래와 같이 정리하였다.Overfitting 으로 인한 실제 prediction시 낮은 성능을 해결하고자 별도의 여러 세트
K-Fold 교차검증
KFold 교차검증에 대해 알아봅시다.K개의 데이터 셋을 만든 후 K번 만큼 1) 학습, 2) 검증을 수행한는 방법위키 피디아 설명교차검증은 목적은 모델의 성능 평가를 일반화하는것모델의 성능을 직접적으로 향상시키지 않습니다.다만, 하이퍼 파라미터 튜닝을 진행할 수 있습