Q. 크로스 벨리데이션에서 교차검증 수가 많을 수록 무슨 의미일까? 보통 몇이 적정할까?
"교차 검증(Cross-Validation)"은 모델의 성능을 평가하는 방법 중 하나입니다.
데이터를 여러 부분으로 나누고, 이 중 일부는 모델을 학습하는 데 사용하고, 나머지 부분은 모델을 테스트하는 데 사용합니다. 이 과정을 여러 번 반복하며, 모델의 평균 성능을 계산합니다.
교차 검증의 핵심 아이디어는 데이터를 최대한 효율적으로 사용하는 것입니다.
모든 데이터를 사용하여 모델을 테스트하므로, 특정 데이터 샘플에 모델이 과적합되는 것을 방지하고 모델의 일반화 성능을 더 잘 평가할 수 있습니다.
교차 검증에서 '교차 검증 수' 또는 '폴드 수'는 데이터를 몇 개의 부분으로 나눌지를 결정합니다.
예를 들어, 5-폴드 교차 검증에서는 데이터를 5개의 부분으로 나눕니다.
교차 검증 수가 많아질수록 다음과 같은 효과가 있습니다:
1) 더 정확한 성능 추정: 더 많은 폴드를 사용하면, 테스트 데이터가 더 많아지므로 모델 성능의 추정이 더 정확해집니다.
2) 과적합 감소: 더 많은 폴드를 사용하면, 각 학습 단계에서 사용되는 학습 데이터가 더 많아져서 모델이 과적합되는 것을 방지할 수 있습니다.
3) 그러나, 교차 검증 수가 많아질수록 모델 학습과 평가에 필요한 계산 시간이 증가하게 됩니다.
따라서, 적절한 폴드 수를 선택하는 것은 중요한 트레이드오프입니다.
일반적으로 가장 널리 사용되는 교차 검증 방법은 5-폴드 또는 10-폴드 교차 검증입니다.
이러한 선택은 일반적으로 좋은 균형을 제공합니다.
모델 성능의 추정이 상당히 정확하면서도 계산 시간이 합리적입니다. 그러나, 데이터의 크기와 복잡성, 그리고 사용 가능한 계산 자원에 따라 이 숫자는 달라질 수 있습니다.