1.교차검증과 모델선택 ML 알고리즘 마다 조절해야할 하이퍼 파라미터 옵션이 존재하는데 이를 조정하면서 학습데이터에서 과소적합, 과대적합을 방지 할 수 있다. 그 중 교차검증 방법론은 연속적으로 훈련과 검증 단계를 교차해가며 모델 성능을 검증하는데 여기서 주어진 데이터에서 최적의 하이퍼 파라미터를 보유한 가장 성능이 높은 모델을 선택한다. 장점 모든 데이터 셋을 평가, 훈련에 활용 → 과소적합, 과대적합 방지 모델 선택 단점 시간이 오래걸림 위의 사진에서 예시는 5폴드 교차검증으로 학습 데이터와 검증 데이터를 활용하여 검증시 가장 성능이 좋은 모델, 하이퍼 파라미터를 선택한 후 테스트 데이터를 활용하여 마지막 평가 진행. - 로지스틱 파라미터 참고:https://runawayhorse001.github...
