Generalization 관측하지 못한 데이터가 입력으로 주어졌을 때, 모델이 정확하게 동작하는 능력을 말한다. Cross-validation 일반적인 경우, 아래 그림과 같이 고정된 데이터 셋을 통해 모델을 검증한다. 이러한 경우, 모델이 해당 test set에 대해 과적합될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, test set을 하나로 고정하는 것이 아닌, 모든 데이터 셋을 test set으로 활용하여 교차 검증을 진행한다. 아래는 교차 검증에서 가장 널리 사용되는 기법인 k-fold cross validation이다. Bias & Variance Bias(편향) 실제 값과 모델의 출력 값이 얼마나 차이가 나는지를 의미한다. Variance(분산) 비슷한 입력 값을 넣었을 때, 출력 값이 얼마나..
