# cross validation
Hold Out, K-Fold Cross Validation : Scikit-Learn
Dataset 분리 방식 중에 하나하나의 Dataset을 train(train+val), test 총 3가지로 나눔Dataset을 train, test set으로 분리train set을 train, val set으로 분리단점dataset이 나눠지는 것에 대한 영향 높아
Train-Validation-Test
machine learning에서는 일반적으로 전체 data set을 training set과 test set으로 나누는 과정을 거칩니다.
[DS 면접대비]Leave-p-Out Cross Validation & Leave-One-Out Cross Validation 이란?
전체 데이터 중에서 p개의 샘플을 선택 -> 모델 검증에 사용따라서, test set을 구성할 수 있는 경우의 수$$nCp$$ : 조합 각 데이터 폴드 세트의 검증 결과들을 평균 -> 최종적인 검증 결과를 도출하는 것이 일반적 데이터 폴드 세트의 경우의 수가 매우 크기
[DS 면접대비] Hold-Out Cross Validation(홀드 아웃 교차 검증)이란?
데이터 셋을 Train Set과 Test Set 두 세트로 나누는 과정일정 비율로 설정Train Set이 작으면 모델 정확도의 분산 증가 -> 과소적합 가능성 상승반대로, Train Set이 커지면 과대적합 가능성 상승최고의 효율을 내기 위해 Random Subsamp
[DS 면접대비]Stratified k-fold cross validation(계층별 k-겹 교차검증)
Stratified k-fold cross validation(계층별 k-겹 교차검증)
AIB: N224 Model Selection
1. Model Selection 1.1 Cross Validation 1.1.1 왜 하는가? 데이터의 크기가 작은 경우, Cross Validaion이어느 정도 해결해줄 수 있다. 서로 다른 Machine Learning 모델을 비교해주고, 얼마나 성능을 낼 수 있
기계학습 모델의 Cross Validation
기계학습 모델은 성능을 평가할 때, 그 모델이 모집단에 대해서 일반화를 잘 되었는지 확인하는 것이 중요하다. 예를 들어, 스팸 메일 여부를 확인하는 기계학습 모델이 있다면 모집단은 온 세상에 존재할 수 있는 가능한 모든 메일 메시지일 것이다.
CS231n Lecture 2 -2 발표 정리
K-Nearest Neighbors에 대해 간단히 알아보고 Distance Metric 두 종류와 Hyperparameters의 간단한 정의, Setting Hyperparameters 에 대해 알아보자
[공모전 수상작 리뷰] Reactjs+Nodejs+python+scikit-learn{ PCA(주성분 분석), VAR(다변량시계열분석)}으로 공연 예매 추이 시나리오 별 예측하는 서비스 만들어보기 - 데이터 분석 편(3)
기간: 2019.01.01 ~ 2021.08.31from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorefrom sklearn.de
[공모전 수상작 리뷰] Reactjs+Nodejs+python+scikit-learn{ PCA(주성분 분석), VAR(다변량시계열분석)}으로 공연 예매 추이 시나리오 별 예측하는 서비스 만들어보기 - 데이터 분석 편(2)
from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorefrom sklearn.decomposition import PCAfrom
[공모전 수상작 리뷰] Reactjs+Nodejs+python+scikit-learn{ PCA(주성분 분석), VAR(다변량시계열분석)}으로 공연 예매 추이 시나리오 별 예측하는 서비스 만들어보기 - 데이터 분석 편(1)
데이터 분석을 하며 공부한 점 >- ##### 다양한 소스에서 데이터 수집 >- ##### 수집한 데이터를 목적에 맞게 전처리 >- ##### 데이터 모델링 및 모델 간 교차검증 >- ##### 다변량 시계열 분석 최종 모델 개발 다양한 소스에서 데이터 수집 >- ##### KOPIS에서 제공해준 데이터 >- ##### KOPIS 홈페이지에 공개해 둔 데...
Data 분할
1)from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_set , test_set = train_test_split(train, train_size = 0.8, shuffle = True)print(train_set.
교차 검증 'Cross Validation'
우리가 사용할 데이터가 있고, 그 데이터는 label이 있는 train, test set으로 구성되어 있다고 할 때, 고정된 test set을 가지고 모델의 성능을 확인하고 파라미터를 수정하는 과정을 반복하면 결국 내가 만든 모델은 test set에만 잘 동작하는 모델
Cross Validation: 교차 검증
Cross-validation is a model validation technique for assessing how the model will generalize to an independent (test) data set.
[공모전 수상작 리뷰]Reactjs+Nodejs+python+scikit-learn{ PCA(주성분 분석), VAR(다변량시계열분석)}으로 공연 예매 추이 시나리오 별 예측하는 서비스 만들어보기 - 개요
공연예술백신 프로젝트 개요 >#### 데이터 분석 편 보러가기 >#### 웹 구현 편 보러가기 기본 분석 개요 >- ##### 분석 주제 특성상, KOPIS데이터 이외에도 다양한 주제의 데이터가 필요했다. >- ##### '코로나'의 영향력이 어떤 양상으로 끼쳤는지 판단하기 위해 '펜데믹 이전(2019년)', '펜데믹 초기(2020년)', '펜데믹 진행중...
