- 보통 회귀 모델에 사용되며, 데이터가 독립적이고 동일한 분포를 가진 경우에 사용된다.

정의 및 절차

• 정의 : 전체 데이터셋을 k개의 fold로 나누어 번 다른 fold k개를 test data로, 나머지 개의 fold를 train data로 분할하는 과정을 반복함으로써 train 및 test data를 교차 변경하는 방법론
• 절차
  • 1. 전체 data set을 Train Set과 Test Set으로 나눈다
  • 1. Train Set을 k개의 Fold로 나눈다.
  • 1. k개의 폴드에서 각 폴드 1개씩은 Validation set으로 사용
  • 1. 성능 중 가장 성능이 좋은 모델을 찾기
  • 1. 가장 좋은 성능 모델을 통해 전체 Train set의 학습 진행
  • 1. 학습을 한 것을 토대로 Test set 평가
       
• 절차
  • 1. Train Set을 k개의 Fold로 나눈다.
  • 1. k개의 폴드에서 각 폴드 1개씩은 Validation set으로 사용
  • 1. 각각의 결과의 평균 값을 최종 성능으로 평가