RandomForestClassifier1 Hold-out, 교차검증(K-Flod), Stratified K-fold 먼저 Hold out에 대해 알아보자. Hold-out 전체(train) 데이터를 훈련과 검증 데이터로 나뉘는 것을 말한다.(여기서 전체 데이터셋은 train과 test 데이터 중 train만 말함. - 즉 데이터가 train=(훈련, 검증), test=(테스트)로 나뉜다는 뜻) 기본적으로 8:2, 7:3으로 나눠 훈련(train)데이터는 모델을 훈련 시킬 때, 검증(valid) 데이터는 모델이 얼마나 잘 훈련되었는지 확인할 때 쓴다. 이렇게 하면 모델의 예측성능을 측정할 수 있다.이 모델이 과대적합이 일어났는지 제대로 훈련되고 좋은 성과를 냈는지 test 데이터를 넣기 전에 알 수 있기 때문에 나뉜다. 하지만 이 Hold-out방식은 데이터 자원을 낭비한다는 문제가 있다. 왜냐면 검증으로 쓸 데이터는 .. 2021. 12. 9. 이전 1 다음
