Allen's 데이터 맛집

교차 검증은 모델의 성능을 더 정확하게 평가하기 위해 데이터를 여러 개의 폴드(fold)로 나누어 각각을 테스트 세트로 사용하고 나머지를 훈련 세트로 사용하는 방법입니다. 이를 통해 모델의 성능을 더 일반화된 방식으로 평가할 수 있습니다. 데이터가 충분하지 않을 경우 이전 포스팅의 Hold-out으로 나누면 많은 양의 분산 발생합니다. 이에 대한 해결책으로 교차검증을 사용할 수 있으나 클래스 불균형 데이터에는 적합하지 않습니다. https://allensdatablog.tistory.com/entry/%ED%99%80%EB%93%9C-%EC%95%84%EC%9B%83Hold-out%EC%9D%B4%EB%9E%80 홀드 아웃(Hold out)이란? 홀드아웃 이란? 홀드아웃 기법은 기계 학습 모델을 평가하기..

홀드아웃 이란? 홀드아웃 기법은 기계 학습 모델을 평가하기 위해 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누는 방법 중 하나입니다. 이 방법을 사용하여 모델이 처음 보는 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지 확인할 수 있습니다. 코드 예시 파이썬에서 홀드아웃 기법을 사용하는 간단한 예시를 보겠습니다. scikit-learn 라이브러리를 사용하여 데이터를 나누고 모델을 평가합니다. 먼저, 필요한 라이브러리를 설치하고 가져옵니다 pip install scikit-learn 이제 홀드아웃 기법을 사용하여 데이터를 나누고 모델을 평가하는 예시 코드를 살펴보겠습니다 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model impo..