k겹 교차 검증(k-fold cross validation)은 머신 러닝 모델의 성능을 조금 더 정확하게 평가할 수 있는 방법이다. 머신 러닝 알고리즘을 만들 때, training set은 모델이 인풋 변수를 잉용하여 아웃풋 변수를 예측할 수 있도록 학습시키는데 사용하고, test set은 학습시킨 모델이 얼마나 예측을 잘 하는지, 즉 모델의 성능이 얼마나 좋은지를 파악하기 위해 사용한다. 이렇게 모델의 성능을 파악하면 어떤 문제가 생길 수 있을까?test set에서만 성능이 좋은 걸 수도 있고, 반대로 test set에서만 성능이 좋지 않게 나올 수도 있다. 교차 검증은 이런 문제를 해결해 주는 방법이다.k-겹 교차 검증k-겹 교차 검증은 먼저 전체 데이터를 k개의 같은 사이즈로 나눈 후, 반복적으..
