들어가며 이전 글에서는 모델을 훈련시키고 RMSE로 간단하게 평가하는 방법을 알아보았습니다. 그러나 RMSE로 평가하기에는 부족한 점이 있었습니다. 좀 더 자세하게 평가하기 위해서 교차검증(cross-validation)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 교차 검증(cross-validation) 교차검증은 훈련 세트를 K개 만큼 나누어 각각 폴드라고 명시합니다. 그리고 하나의 폴드를 평가를 위한 데이터로 남기고 나머지 폴드를 모델 학습에 사용합니다. 폴드를 선택하는 데는 K개의 경우의 수가 있으므로 K번 훈련, 평가를 반복하고 이 평균값과 표준편차를 추출하여 데이터를 평가할 수 있습니다. 이를 최종적으로 K-fold corss validation이라고 명명합니다. 구현 사이킷런에서 sklearn.mode..
