교차검증 1. 홀드아웃- 계산량 적음, 단순함, 랜덤하게 학습/평가로 분할 2. k-fold 교차검증- k개의 집단으로 나누고 k-1개로 학습, 1개로 평가 3. LpOCV- 전체 N개에서 p개 선택, N-p개로 학습, p개로 평가 * 평가데이터 경우의 수 : nCp = n! / (n-p)!p! -> 비용/시간이 많이 든다4. LOOCV는 LpOCV에서 p=1인 경우 5. 붓스트랩 : 단순랜덤 복원추출- 학습데이터에 한번도 포함되지 않을 확률(약 36.8%)- 반대로 학습데이터에 포함될 확률(약 63.2%) 분석모형개선 - 과적합방지 1. 편향(Bias) : 예측값과 실제값의 차이-> 편향이 크면 오차가 크다 2. 분산(Variance) : 예측값들의 흩어진 정도-> 분산이 크면 예측값이 예측값의 ..
