머신러닝의 교차검증의 필요성과 주요 기법이 무엇인가요
안녕하세요 머신러닝 학습과 관련하여 교차검증의 필요성이 무엇인지 궁금합니다 그리고 관련된 주요 기법에는 무엇인지도 알고 싶습니다
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
머신러닝에서 교차 검증은 모델의 성능을 더욱 신뢰성 있게 평가하고 일반화 능력을 향상시키기 위해 매우 중요합니다.
필요성 : 모델을 학습시킬때, 고정된 학습 데이터와 테스트 데이터만을 사용하면 모델이 학습 데이터에만 최적화되어 실제로는 보지 못했던 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어지는 과적합 문제가 발생할수있습니다. 교차 검증은 이러한 과적합을 방지하고 모델이 다양한 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지(일반화 능력)를 객관적으로 평가할수 있도록 돕습니다.
주요 기법 :
K-Fold 교차 검증 : 가장 널리 사용되는 기법으로 전체 데이터를 K개의 동일한 크기의 폴드(Fold)로 나눕니다. 이중 한 폴드를 검증 세트로 사용하고 나머지 K-1개의 폴드를 학습 셋트로 사용하여 모델을 학습하고 평가합니다. 이 과정을 각 폴드가 한번씩 검증 세트가 되도록 K번 반복한후, K번의 평가 결과를 평균 내어 최종 모델 성능을 측정합니다.
층화 K-Fold 교차 검증 : K-Fold교차 검증과 유사하지만, 데이터셋 내의 클래스 비율을 각 폴드에 동일하게 유지하는방식입니다. 이는 특히 분류 문제에서 불균형한 클래스 분포를 가진 데이터셋을 다룰때 유용하며 각 폴드에 클래스 비율이 일정하게 유지되어 보다 안정적인 모델 평가를 가능하게 합니다.
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
일단 교차 검증의 필요성의 경우에는 과적합 방지 및 안정적 성능 평가 그리고 데이터 효율적 활용 입니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
모델이 학습 데이터에 과적합되는 것을 방지하고 새로운 데이터에서 얼마나 잘 일반화되는지를 평가하기 위해 필요합니다. 이에 따라 모델 성능의 신뢰성 있는 추정과 하이퍼파라미터 튜닝에 도움을 줍니다.
관련 교차 검증 기법으로 K-폴드 교차검증, 계층화 K-폴드 교차검증,Leave-One-Out 교차검증,Holdout 방법,시계열 교차검증 등이 모델 평가를 더욱 신뢰성 있게 할 수 있는 기법으로 알려져 있습니다.