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TEAM EDA
Day 16 : K-fold Cross-Validation 본문
가볍게 시작하는 통계학습 3주차 Day 2
교재 5.1.2, 5.1.3을 공부하시면 됩니다. (영문: 178p~182p, 국문:205p~210p)
K-fold Cross-Validation(13:33)
https://www.youtube.com/watch?v=nZAM5OXrktY&list=PL5-da3qGB5IA6E6ZNXu7dp89_uv8yocmf
K-fold Cross-Validation
K-Fold Cross Validation은 Validation 과정을 총 K번 하는것을 의미합니다. 가운데 KFOLD 이미지는 4-Fold의 경우입니다. 트레인 / Validation을 4개로 나누어서 모든 데이터를 학습에 참여시키려는 목적을 가지고 있습니다. 만일 K가 데이터의 사이즈와 똑같은 경우에는 마지막 그림인 LOOCV라고 합니다.
보통은 k가 5이거나 10일 때 bias가 가장 적습니다.
궁금증
- 왜 k가 5이거나 10일때가 괜찮을까?
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