이번에 살펴볼 개념은 앞서 Validation Set Approach에서 살펴봤듯이, machine learning에서 필수적인 validation의 한 방법입니다. Validation set approach 방식은 간단하고 빠르게 동작할 수 있지만, 가장 큰 단점으로 매번 다른 random set을 뽑을 때마다 그 결과가 달라질 수 있다는 점을 들었습니다. 이번에 살펴볼 Leave-One-Out CV(LOOCV) 방식은 총 $N$(샘플 수 만큼)번의 model을 만들고, 각 모델을 만들 때에 하나의 샘플만 제외하면서 그 제외한 샘플로 test set performance를 계산하여 N개의 performance에 대해서 평균을 내는 방법입니다.
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