Cross Validation
Cross Validation모델을 훈련시키고 테스트할 때, 그냥 데이터를 훈련용(train)과 테스트용(test)로 한 번만 나누기만 하면, 운 좋게 쉬운 데이터가 테스트에 들어가서 성능이 과하게 높게 나올 수 있다그래서 데이터를 여러 번 나누고, 여러 번 평가해서 평균을 내는 방식으로 진짜 성능을 알아 볼 수 있다.LOOCVLOOCV, 하나만 빼 !!Leave - One - Out Cross Validation단 하나의 샘플만 Validation set으로 사용데이터셋이 작은 규모인 경우 고려장점데이터 손실이 거의 없음 ( 학습에 거의 모든 샘플을 사용)단점계산량이 크다과적합에 민감하다-> 거의 안 쓴다고 한다K-Fold Cross Validation전체 데이터를 K개의 fold로 균등하게 나눈 뒤각..
