728x90 반응형 SMALL Stratified K-Fold Cross-Validation1 홀드아웃 (Holdout) 방법 홀드아웃 (Holdout) 방법 주어진 원천 데이터를 랜덤 (random)하게 두 분류로 분리하여 교차 검정을 실시하는 방법이다. 하나는 모형의 학습 및 구축을 위한 훈련용 데이터로 하나는 성과 평가를 위한 검증용 데이터로 사용한다. Classification with Stratified K-Fold Cross-Validation 샘플 부족을 생성하기 위해 교차 검증을 사용하여 데이터 세트를 훈련하고 fit한다. 또한, 표본 외 (검정 세트에 대한 예측) 결과도 기록한다. 분류 데이터를 사용하여 계층화된 k-폴드 교차 검증을 수행하는 것이 좋다. 이 기법을 사용하면 모든 접기에서 각 클래스의 백분율이 동일하게 유지된다. 계층화 사용회귀 분석에 사용된 KFold 개체 대신 StratifiedKFold개체이.. 2023. 7. 24. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
