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2장 정형 데이터마이닝_재표본추출(Resampling)

재표본추출(Resampling) 1. 재표본추출(Resampling)이란? - 표본을 반복해서 재추출하고, 재추출된 표본에 모형을 적합함으로써 생성된 분류기의 성능 측정에 대한 통계적 신뢰도를 높이는 방식 - k-fold cross validation, 붓스트랩, 홀드아웃(hold out) 방법 등이 있다 2. K-fold cross validation - 데이터를 k개의 집단으로 나눈 뒤 k-1개의 집단으로 분류기를 학습시키고, 나머지 1개의 집단으로 분류기의 성능을 테스트하는 방법 - 위 과정을 k번 반복하여 모든 데이터가 학습과 검증에 사용될 수 있도록 함 - 최종적으로 k번의 테스트를 통해 얻은 MSE값들의 평균을 해당 모델의 MSE로 사용 3. 붓트랩(bootstrap) - 배깅과 부스팅과 연결..
ADP/이론 2019. 11. 13. 22:22
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