kfold

1. 교차검증을 하는 이유?고정된 test set을 가지고 모델의 성능을 확인하고 파라미터를 수정하고 이 과정을 반복하면, 결국 우리가 만든 모델은 test set에만 잘 동작하는 모델이 됩니다.머신러닝에서 test set을 과하게 잘 학습하여 다른 실제 데이터를 가지고 예측을 수행하면 정확성이 떨어지는 것을 과적합(overfitting)이라고 합니다.이러한 과적합의 방지를 위해 교차 검증이 필요합니다! 2. 교차 검증이란?주어진 데이터셋에 학습된 알고리즘이 얼마나 잘 일반화되어있는지 평가하기 위한 방법입니다.교차 검증을 활용하면 데이터셋 내의 모든 데이터를 훈련에 활용할 수 있고, 모델의 성능과 정확도를 더 향상시킬 수 있으며 좀 더 일반화된 모델을 만들 수 있습니다.또한 데이터 부족으로 인한 unde..