반응형 GridSearchCV1 머신러닝 2_4 교차검증 1. 교차 검증 교차검증을 하는 이유 - 과적합에 따른 성능저하 개선 과적합 이란? 모델이 학습데이터에만 과도하게 최적화 되어 실제 예측을 다른 데이터로 수행할경우 예측성능이 과도하게 떨어지는것, 고정된 학습/테스트 데이터로 평가를 하다보면 테스트 데이터에만 최적을 성능을 발휘하도록 평향된 모델을 유도 하는 경우가 생기고 결국 테스트 데이터에만 과적합 되는 학습 모델이 만들어져 다른 테스트 데이터가 들어오는 경우 성능이 저하 학습데이터를 다시 분할하여 학습 데이터와 학습된 모델의 성능을 일차 평가하는 검증 데이터로 나눔. 검증데이터를 바꿔가며 미리 테스트를 해봄. 머신러닝은 데이터의 의존이 심하기 때문에 여러번 검증 데이터셋으로 학습과 평가를 수행하여 그결과에 따라 하이퍼 파라미터 튜닝등의 모델 최적화를.. 2022. 4. 28. 이전 1 다음 반응형
