training error1 Ch05 Resampling Methods - k-fold Cross Validation k-fold Cross Validation LOOCV는 계산이 오래 걸립니다. 따라서 k-fold Cross Validation을 대신 사용합니다. k-fold Cross Validation은 데이터 셋을 k개의 다른 파트로 나눕니다 (K = 5 또는 K = 10 같은) 제일 처음의 part를 제거하고 남아있는 K-1 개의 파트에 모델을 적합시킵니다. 그러고 나서 남은 파트의 예측이 얼마나 좋은지 평가합니다(맨 처음 part의 MSE를 계산합니다.) 위의 과정을 K 번 반복합니다. 다른 part들을 각각 실행해 주면 됩니다. K개의 다른 MSE들의 평균을 구함으로써 추정 validation (test) error rate를 구합니다. $CV_{(k)} = \frac{1}{k}\sum_{i = 1}^{k}.. 2019. 9. 30. 이전 1 다음
