이전 포스팅에서 머신러닝 모델을 객관적으로 평가하기 위해 모델 학습 과정에서 데이터의 분리 필요성에 대해 설파했다.일반적인 데이터 분리에 대해서는 아래의 링크로 이동해 확인할 수 있다. 사이킷런의 함수를 이용해 데이터 분리하기훈련셋과 평가셋 분리 서론 주어진 데이터에 대해 머신 러닝 모델을 만들고 학습시키기 위해서는 우선 데이터를 분리할 필요가 있다. 데이터를 분리하지 않고 학습과 평가에 모두 사용하는 것은, 마치 중간 고사 문제zngsup.tistory.com 이번 포스팅에서는 모델 평가에 좀 더 객관성을 부여하기 위한 데이터 처리 방법인'교차 검증 (Cross Validation)'에 대해 알아봅니다. 서론단어가 주는 의미 그대로 '교차 검증'이란 분리한 데이터를 교차하여 모델을 검증하는 겁니다. 함..
