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코딩하는 오리

[ML] 머신 러닝, 더 빠르고 정확하게 - 3. 모델 평가와 하이퍼파라미터 고르기

01. k겹 교차 검증(k-fold cross validation)트레이닝 셋과, 테스트 셋으로 데이터를 나눴다.딱 이 테스트 셋에서만 성능이 좋거나 안 좋을 수도 있다.. 교차 검증은 이 문제를 해결하는 방법~k겹 교차검증은 전체 데이터를 k개의 같은 사이즈로 나눈다..그리고 하나를 테스트 셋으로 두고, 나머지를 트레이닝 셋으로 두기를 k번 반복해 구한 성능의 평균을 모델의 성능으로 보는 것모델의 성능을 여러번 다른 데이터로 검증하여 평가에 대한 신뢰 상승 k : 데이터 셋을 몇 개로 나눌 건지 정하는 변수가장 일반적으로 5 사용... 10겹,, 20겹,, 교차검증  03. scikit-learn으로 k겹 교차 검증 해보기 from sklearn.model_selection import cross_va..
AI/ML 2024. 7. 31. 02:53
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