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데이터분할 - K-Fold 교차 검증 질문
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안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.
K폴드 교차검증에서는 교차 검증 과정 속에서 일반적으로 적용 가능한 가장 좋은 성능이 좋은 알고리즘/파라미터 조합이 결정됩니다.
그 모델 및 학습률, 파라미터 등을 고정하여, 학습 데이터(fold)가 아닌 전체 데이터에 대해 최종 모델을 학습시킨 후 실제 배포 혹은 테스트를 진행한다 보시면 되겠습니다.
최종 모델이라 함은 즉, 어떤 특정한 형태가 정해졌다기 보다는 여러 번의 검증 과정에서 가장 평균 성능이 좋았던 모델이 되는 것이고, 이 모델에 대해 전체 데이터를 학습시키게 됩니다.
감사합니다.
마소캠퍼스 드림.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 박재훈님.
K-Fold 교차 검증에 대한 질문을 주셨군요. 교차 검증은 데이터셋을 여러 부분으로 나누어 각각 다른 일부 데이터로 학습과 테스트를 반복하는 방식입니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있습니다.
K-Fold 교차 검증의 작동 방식
- 데이터 분할: 전체 데이터를 K개의 폴드로 나눕니다.
- 반복 학습: K번의 반복 동안, K-1개의 폴드를 학습용 데이터로 사용하고, 나머지 1개의 폴드를 검증용 데이터로 사용합니다.
- 평균 성능 계산: 모든 반복에서 평가한 성능의 평균을 계산해, 모델의 일반화 능력을 평가합니다.
최종 모델 선택
교차 검증에서의 기본 목표는 모델의 성능을 평가하는 것입니다. 따라서 K-Fold 교차 검증에서는 직접적인 모델이 선택되는 것이 아닙니다.
- 최종 모델 구축: 평가에서 가장 좋은 성능을 보였던 하이퍼파라미터 구성을 사용하거나, 검증을 통해 모델을 통합하여 최종 모델을 구축할 수 있습니다.
- 평균 성능 최적화: 검증된 하이퍼파라미터를 통해 전체 데이터셋으로 최종 모델을 재학습시킵니다.
교차 검증은 성능 평가를 위한 과정이며, 최종적으로 사용할 모델은 이 평가를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 결정합니다.
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