목록성능향상 (1)

one of a kind scene

k-fold cross validation에 대해서

K-fold cross validation 언제사용? - 모델이 잘 적합(fitting) 됐는지 확인할 때 1) 주로 over-fitting 여부를 확인할 때 사용 2) 데이터의 양이 충분하지 않을 때(=적을 때) 모델의 성능에 대한 신뢰도를 확보하기 위해 사용 k번 모두 모델의 성능이 일정하면 → 모델의 성능에 대한 신뢰도가 확보됨 - 모델의 성능 향상 1) k번 학습을 통해 만들어진 k개의 모델을 활용하여 앙상블(Ensemble)모델을 만든다면, 모델의 성능향상을 기대할 수 있음(예 : Bagging, Boosting) 2) k번 학습을 통해 만들어진 k개의 모델에서 나온 parameter들의 평균값으로 완벽하진 않지만 납득할 수 있는 parameter값을 찾을 수 있음 장점? - data set을 ..
데이터 분석 이론/데이터 사이언스 2020. 2. 2. 23:57
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