Cross Validation


### overfitting removal
'train set을 다시 train set + validation set으로 분리하지 않는다'라고 가정하면, 우리는 모델 검증을 위해서 test set을 사용하여야 할 것이다
'test set에 과적합 되는 문제'는 test set이 데이터 중 일부분으로 고정되어 있기 때문에 발생
먼저 전체 데이터 셋을 k개의 subset으로 나누고 k번의 평가를 실행하는데, 이 때 test set을 중복 없이 바꾸어가면서 평가를 진행한다.
![](https://www.notion.so/image/https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F0b0f07f1-9e21-4a17-86f7-7fbc18588e3b%2FUntitled.png?table=block&id=3e550a05-6908-43d4-bab9-66dda68f38fe&cache=v2)

### Cross Validation Methods
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|:-:|
|[Holdout](https://texonom.com/holdout-41cf72ee915d45688bccfc2c16195ea9)|
|[k fole cross validation](https://texonom.com/k-fole-cross-validation-55d6b33241a947fcb94278ed13ab51e2)|




> [교차 검증(cross validation)](https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=ckdgus1433&logNo=221599517834&categoryNo=11&proxyReferer=http%3A%2F%2Fwww.google.com%2Furl%3Fsa%3Dt%26rct%3Dj%26q%3D%26esrc%3Ds%26source%3Dweb%26cd%3D1%26ved%3D2ahUKEwjT5Pna59nmAhWyGaYKHaaTAQsQFjAAegQIBhAB%26url%3Dhttp%253A%252F%252Fm.blog.naver.com%252FPostView.nhn%253FblogId%253Dckdgus1433%2526logNo%253D221599517834%2526categoryNo%253D11%2526proxyReferer%253D%26usg%3DAOvVaw1_wYEneH8KBGG_rgcjFSiR)







