NAIAHD

교차 검증

홀드 아웃 검증

학습 결과로 식별이 얼마나 잘 되었는가는 데이터 세트를 나눠서 검증할 수 도 있다 .

훈련 데이터 

테스트 데이터  평가와 검증에 사용

20211219

홀드 아웃 검증(holdout method)

데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나눈 후 테스트 데이터를 사용하지 않는 검증 방법입니다. 

테스트 데이터는 사용했을 때의 정밀도를 평가해 성능을 판단합니다 .보통 교차 검증에는 사용하지 않습니다 .

k-겹 교차 검증 k-fold cross-validation

데이터 K개의 그룹으로 나눈 후 그룹 하나를 제외한 나머지 데이터를 훈련 데이터로 설정합니다. 

사용하지 않은 하나의 그룹에서는 테스트를 실행합니다. 

테스트 데이터에서 얻은 정밀도에 평균과 표준 편차를 구하는 것으로 평가를 실행합니다. 

k는 5~ 10으로 설정할때가 많습니다. 

LOOCV leave-ont-out  cross-validation

K겹 교차 검증에서 K가 데이터 개수와 같을 때를 뜻합니다. 

데이터 수가 적을 때 사용합니다. 

출처 : 처음 배우는 인공지능