728x90 반응형 SMALL k-fold cross-validation2 K-Fold Cross-validation K-Fold Cross-validation 예측 모델링에서 다양한 목적으로 교차 검증을 사용할 수 있다. • 신경망에서 표본 외 예측 생성 • 조기 중단 (early stopping)을 위해 신경망을 훈련시키기 위한 충분한 수의 에포크 추정 • 활성화 함수, 뉴런 수 및 계층 수와 같은 특정 하이퍼 파라미터의 효과 평가 교차 검증은 여러 접힘 및 여러 모델을 사용하여 각 데이터 세그먼트가 유효성 검사 및 훈련 세트 역할을 모두 할 수 있는 기회를 제공한다. 새 데이터에 대한 예측을 생성하기 위해 (훈련 세트에 없는) 폴드 모델의 예측은 여러 가지 방법으로 처리할 수 있다. • 검증 점수가 가장 높은 모델을 최종 모델로 선택한다. • 새 데이터를 5개의 모델 (폴드마다 하나씩)에 미리 설정하고 결과를 평균.. 2023. 7. 24. [Machine Learning] K겹 교차 검증 (K-fold cross validation) K겹 교차 검증 (K-fold cross validation) k-fold cross-validation (k-겹 교차 검증)은 가장 널리 사용되는 교차 검증 방법의 하나로, 데이터를 k개로 분할한 뒤, k-1개를 학습용 데이터 세트로, 1개를 평가용 데이터 세트로 사용하는데, 이 방법을 k번 반복하여 k개의 성능 지표를 얻어내는 방법이다. k를 4로 설정하는 경우, 데이터를 폴드 (fold)라고 하는 거의 비슷한 크기의 부분 집합 네 개로 나눈다. 그 다음 일련의 모델을 만든다. 첫 번째 모델은 첫 번째 폴드를 평가용 데이터셋으로 사용하고, 두 번째부터 네 번째까지의 폴드 (3개의 폴드)를 학습용 데이터셋으로 사용한다. 그 다음 모델을 두 번째 폴드를 평가용, 1, 3, 4 폴드를 학습용 데이터셋으로 .. 2023. 4. 27. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
