Model Evaluation 높은 성능을 가진 모델로 '어떤 데이터'를 예측하고 그것을 일반화하기 위해 평가를 진행해야한다. 보통 train set을 train set과 valid set로 다시 나누고, valid set 예측 성능을 평가지표에 반영한 점수로 평가한다. 여기서 데이터를 적절히 나누고 일반화 성능을 평가하는 작업 자체를 '검증'이라고 한다. 검증 방법 홀드아웃 검증 교차검증 홀드아웃 검증 Image from https://jackyoon5737.tistory.com/80 train set의 일부를 학습에 사용하지 않고 valid set으로 남겨둔다. train set으로 모델 학습시키고, 남겨둔 valid set 데이터로 모델을 평가한다. 어느정도 나쁘지 않은 평가가 이루어..
