# 교차검증은 언제 사용하는가? 1) 데이터셋이 부족할 때 2) 데이터 클래스가 불균형 할 때 3) 하나의 학습/ 검증 데이터로 이루어진 모델은 학습데이터에만 과적합되었을 가능성이 높음 하지만 여러차례 나누는 교차검증 방식을 통해 전체 데이터 전 범위를 학습하고, 검증 데이터로 성능을 평가함으로써보다 일반화된 모델을 생성할 수 있음. # 과적합 : 모델이 학습데이터에만 과도하게 최적화되어, 실제 예측을 다른 데이터로 하게 되면 예측 성능이 과도하게 떨어지는 것을 의미함 # 교차검증(cross validation) - 과적합 방지! 1. k폴드 교차 검증(K-fold cross vaildation): k개의 데이터 폴드 세트를 만들어서 k번만큼 각 폴드 세트에 학습과 검증 평가를 반복적으로 수행하는 방법이..
