nested cross-validation

[라이트 머신러닝] Session 17. 학습과 검증 곡선, 그리고 그리드 서치

이번 세션에서는 두 가지 곡선을 이용해 알고리즘을 디버깅하여 보다 나은 모델을 만드는 방법 하나와, 그리드 서치를 이용해 하이퍼파라미터를 튜닝하는 방법 두 가지를 살펴보도록 하겠습니다. 지난 세션과 어느정도 이어지는 주제이니, 16을 보고 오셔도 좋습니다! A. 학습 곡선과 검증 곡선을 사용한 알고리즘 디버깅 1. 학습 곡선으로 편향과 분산 문제 분석 학습 곡선, 즉 그래프를 이용하면 모델의 훈련 정확도와 검증 정확도를 모델의 높은 분산에 문제가 있는지, 편향에 문제가 있는지를 쉽게 확인하고 고칠 수 있습니다. 데이터를 더 모으는 것은 사실 불가능한 경우가 꽤 있기 때문에, 꼭 데이터를 더 모아야하는지를 판단할 수 있게 해주죠. 왼쪽 위 그래프는 편향이 높은 모델입니다. 이 모델은 훈련과 교차검증의 정확..