# 검증 오차 ## 개요 **검증 오차**(Validation Error)는 기계학습 및 통계 모델링에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 중요한 지표 중 하나입니다. 이는 학습된 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터를 얼마나 잘 일반화(generalization)하는지를 측정하는 데 사용됩니다. 검증 오차는 모델의 과적합(overfitting) ...

# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...

# 일반화 기법 ## 개요 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 잘추는 것(과적합, overfit)은 중요하지, 더 중요한 것은 **델이 이전 본 적 없는 새로운 데이터**(테스트)에 대해서도 작동하는 것이다. 이 능력을 **일화**(generalization라고 하며, 머신러닝의 핵심 목표 중 하나이다. 일반화 성을 향상시키기 위해 사용하는 다양한 전략과 기...

# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...

# K-겹 교차 검증 개요 **K-겹 교차 검증**(-Fold Cross Validation)은신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 기법입니다. 이 방법은 주어진 데이터셋을 학습과 검증에 반복적으로 나누어 모델의 일반화 능력을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터 양이 제한적일 때 전...

# 교차 검증 ## 개요 **교차 검**(Cross-Validation, CV) 기계학습 통계 모델의 성능을가하고 과적(overfitting) 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터만 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되는 문제를 사전에 검출하기 위해, 데이터를 여러 번 나누어 학습과 검증을 반복하는 방식으로 작동합니다. ...

# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...

# Bayesian Target Encoding ## 개요 **베이지안 타겟 인코딩**(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의...

# 교차 검증 기 인코딩 ## 개요**교차 검증 기반 인딩**(Cross-Validation-Based Encoding) 범주형 변수(categorical variable)를 수치 변수로 변환 고급 인코딩법 중 하나로 주로 **목 변수 기반 인코**(Target Encoding) 일환으로 사용됩니다. 이 방법은 범형 변수의 각주(category)를 해당 ...