KFold2 KFold KFold는 교차 검증 (cross-validation)을 수행하는 데 사용되는 기술 중 하나입니다. 교차 검증은 기계 학습 모델의 성능을 평가하고 모델이 과적합되지 않도록 도와주는 중요한 기술 중 하나입니다. KFold 교차 검증은 데이터를 여러 부분 집합으로 나누고, 각각의 부분 집합을 훈련 및 검증 데이터로 사용하여 모델을 여러 번 훈련하고 평가합니다. 주로 사용되는 KFold 클래스와 관련된 라이브러리 및 클래스는 다음과 같습니다. KFold scikit-learn은 파이썬의 머신러닝 라이브러리 중 하나로, KFold 클래스를 제공합니다. KFold는 데이터를 여러 폴드(fold)로 나누고, 각 폴드를 순차적으로 검증 데이터로 사용하고 나머지 폴드를 훈련 데이터로 사용하여 교차 검증을 수행하는 데.. 2023. 9. 21. [sklearn] KFold와 cross_val_score sklearn.model_selection 모듈은 Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 기능 중 하나로, 모델의 성능을 평가하거나 모델을 훈련 및 테스트하기 위한 데이터를 분할하는 데 사용됩니다. 여기서는 KFold와 cross_val_score에 대해 설명하겠습니다. KFold (K-Fold Cross Validation) K-Fold 교차 검증은 모델의 성능을 평가하거나 파라미터를 튜닝할 때 사용되는 일반적인 기법 중 하나입니다. 데이터를 K개의 서브셋으로 나누고, 각각의 서브셋을 차례로 검증 데이터로 사용하고 나머지를 훈련 데이터로 사용하여 모델을 K번 훈련하고 평가하는 과정을 반복합니다. 이렇게 하면 모든 데이터가 검증에 한 번씩 사용되므로 모델의 성능을 더 정확하게 평가할 수 있습니다... 2023. 8. 31. 이전 1 다음
