교차검증

train-test데이터 나누기를 여러번 반복해서 모델의 안정성을 높이고, 과대적합을 감소시키는 통계적 기법 기존의 검증방법에서 결국 test 데이터로 train하게되는 잘못된 결과가 생긴다. 그래서 교차검증으로 최종 평가 데이터를 단 1번만 사용하게끔 해야 한다. 예를들어 학습 : 검증 : 평가 = 5 : 3 : 2로 학습 데이터와 검증 데이터를 반복해서 학습하고 검증하면서 결과가 괜찮다싶으면 평가 데이터는 무조건 1번만 사용해서 결과를 확인한다. 검증 데이터를 하나로 고정하지 않고, 학습 데이터의 모든 부분을 사용한다. # 교차검증 라이브러리 꺼내오기 from sklearn.model_selection import cross_val_score cross_val_score(tree_model, X_on..