교차 검증의 개념과 일반적인 교차 검증 방법 소개

교차 검증은 일반적으로 사용되는 기계 학습 모델 성능 평가 방법입니다. 데이터 세트를 겹치지 않는 여러 하위 세트로 나눕니다. 그 중 일부는 훈련 세트 역할을 하고 나머지는 테스트 세트 역할을 합니다. 여러 모델 훈련 및 테스트를 통해 모델의 평균 성능을 일반화 성능의 추정치로 얻습니다. 교차 검증을 통해 모델의 일반화 능력을 보다 정확하게 평가하고 과적합 또는 과소적합 문제를 방지할 수 있습니다.

일반적으로 사용되는 교차 검증 방법은 다음과 같습니다.

1. 단순 교차 검증

일반적으로 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 구분합니다. 전체 데이터의 70~80%를 차지하고 나머지 데이터는 테스트 세트로 사용됩니다. 훈련 세트를 사용하여 모델을 훈련한 다음 테스트 세트를 사용하여 모델 성능을 평가합니다. 이 접근 방식의 한 가지 단점은 데이터 세트가 분할되는 방식에 매우 민감하다는 것입니다. 학습 세트와 테스트 세트를 적절하게 분할하지 않으면 모델 성능이 부정확하게 평가될 수 있습니다. 따라서 정확한 모델 평가 결과를 얻으려면 적절한 분할 방법을 선택하는 것이 매우 중요합니다.

2. K-겹 교차 검증

데이터 세트를 K개 부분으로 나누고 매번 한 부분을 테스트 세트로 사용하고 나머지 K-1 부분을 훈련 세트로 사용하고 모델을 훈련시킵니다. 그리고 테스트. 매번 다른 부분을 테스트 세트로 사용하여 K번 반복하고 마지막으로 K개의 평가 결과를 평균하여 모델의 성능 평가 결과를 얻습니다. 이 접근 방식의 장점은 데이터 세트가 분할되는 방식에 민감하지 않아 모델 성능을 보다 정확하게 평가할 수 있다는 것입니다.

3. 부트스트래핑 방법 교차 검증

이 방법은 먼저 데이터 세트에서 n개의 샘플을 무작위로 훈련 세트로 선택하고 나머지 샘플을 테스트 세트로 사용하여 모델을 훈련하고 테스트합니다. 그런 다음 테스트 세트를 데이터 세트에 다시 넣고 n개의 샘플을 훈련 세트로 무작위로 선택하고 나머지 샘플을 테스트 세트로 K번 반복합니다. 마지막으로 K 평가 결과를 평균하여 모델의 성능 평가 결과를 구한다. 부트스트래핑 교차 검증의 장점은 데이터 세트의 모든 샘플을 최대한 활용할 수 있다는 점이지만, 단점은 샘플을 재사용하므로 평가 결과에 더 큰 변동이 발생할 수 있다는 것입니다.

4. Leave-one-out 교차 검증

이 방법은 각 샘플을 테스트 세트로 사용하여 모델을 훈련하고 테스트하며 K번 반복하는 것입니다. 마지막으로 K 평가 결과를 평균하여 모델의 성능 평가 결과를 구한다. Leave-One-Out 교차 검증의 장점은 작은 데이터 세트를 평가할 때 더 정확하다는 것입니다. 단점은 많은 양의 모델 훈련 및 테스트가 필요하고 계산 비용이 높다는 것입니다.

5. 계층화된 교차 검증

이 방법은 K-겹 교차 검증을 기반으로 하며, 훈련 세트와 테스트 세트의 각 카테고리 비율이 다음과 같도록 카테고리에 따라 데이터 세트를 계층화합니다. 같은. 이 방법은 클래스 간 샘플 수가 불균형한 다중 분류 문제에 적합합니다.

6. 시계열 교차 검증

이 방법은 훈련 세트와 테스트 세트를 시간순으로 나누어 모델 훈련에 미래 데이터를 사용하지 않는 방법입니다. 시계열 교차 검증은 일반적으로 슬라이딩 윈도우 방법을 사용합니다. 즉, 훈련 세트와 테스트 세트를 특정 시간 간격으로 앞으로 밀고 모델을 반복적으로 훈련하고 테스트하는 방법입니다.

7. 반복 교차 검증

이 방법은 K-겹 교차 검증, 매번 다른 무작위 시드 또는 다른 데이터 세트 분할 방법을 사용하는 여러 번 반복되는 교차 검증을 기반으로 하며 궁극적으로는 다중 검증을 기반으로 합니다. 모델의 성능 평가 결과는 평가 결과를 평균하여 구한다. 반복적인 교차 검증을 통해 모델 성능 평가 결과의 분산을 줄이고 평가의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

간단히 말하면, 교차 검증 방법은 기계 학습 분야에서 매우 중요한 모델 평가 방법으로, 모델 성능을 보다 정확하게 평가하고 과적합 또는 과소적합 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다. 다양한 교차 검증 방법은 다양한 시나리오와 데이터 세트에 적합하므로 특정 상황에 따라 적절한 교차 검증 방법을 선택해야 합니다.

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