모델 평가 및 선정 > Cross-Validation

앞서 설명했던 AIC, BIC, SRM과 같은 기준값을 활용하는 것보다 더 활발하게 활용되고 있는 모형 선택 방법은 Cross-Validation입니다. 가장 적용하기가 용이하고, 유연하게 활용할 수 있으므로 많은 사람들이 선호하는 방법입니다. 특히 Likelihood나 추정한 Parameter나 error에 대한 분포를 확인하기 어려운 경우에도 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. [K-Fold Cross-Validation] 데이터가 충분하다면 K-fold Cross-Validation은 가장 많이 적용되고 있는 방법론입니다. 데이터를 비슷한 사이즈의 K그룹으로 나누어서 검증하는 방안입니다. 예를 들어 데이터를 {A,B,C,D,E} 5개 그룹으로 나눈다면, {A,B,C,D} 데이터로 학습하고 {E} 데..

2021.06.10