K-fold 교차검증에 대한 설명으로 옳은 것은?

ADsP · 0pt

전체 데이터 중 하나의 검증 데이터셋만 고정하여 K번 동일하게 평가하는 방법이다. 데이터를 K개의 폴드로 나누고 각 폴드를 한 번씩 검증용으로 사용하여 모델의 일반화 성능을 평가한다. 테스트 데이터의 실제 레이블을 학습 과정에 포함하여 모델의 성능을 높이는 방법이다. K값이 커질수록 항상 모델의 예측 성능이 향상되므로 가능한 한 가장 큰 K를 사용해야 한다.