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▶교차 검증(Cross Validation) 보통은 train set으로 모델을 훈련, test set으로 모델을 검증합니다. 하지만 이 방법은 고정된 test set을 통해 모델의 성능을 검증하고 수정하는 과정을 반복하게 되면서 결국 해당 test set에만 잘 동작하는 모델이 되게 됩니다. 다시 말해 해당 test set에 과적합(overfitting)하게 되므로, 또 다른 새로운 데이터에 대해서는 예측 성능이 좋지 않게 되는 것입니다. 이를 해결하고자 하는 것이 바로 교차 검증(cross validation)입니다. 교차검증의 장점은 모든 데이터셋을 훈련에 활용할 수 있어 정확도를 향상시킬 수 있고 데이터 부족으로 인한 과소적합(underfitting)을 방지할 수 있습니다. 또한 모든 데이터셋을 ..