Stratified K-Fold Cross-validation은 데이터를 분할할 때, 클래스 비율을 유지하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 100개의 데이터 중 80%가 클래스 A에 속하고 20%가 클래스 B에 속하는 경우, Stratified K-Fold Cross-validation은 각 폴드에 80%가 클래스 A에 속하고 20%가 클래스 B에 속하도록 데이터를 분할합니다.
이 방법이 모델의 일반화 성능을 평가하는 데 도움이 되는 이유는 다음과 같습니다.
1. 클래스 비율 유지: 데이터의 클래스 비율을 유지함으로써, 모델이 클래스별로 일반화하는 능력을 평가할 수 있습니다.
2. 오버피팅 방지: Stratified K-Fold Cross-validation은 오버피팅을 방지하는 데 도움이 됩니다. 오버피팅이 발생할 경우, 모델이 특정 클래스에만 집중하여 일반화 성능이 저하될 수 있습니다.
3. 정확한 성능 평가: Stratified K-Fold Cross-validation은 정확한 성능 평가를 가능하게 합니다. 모델이 클래스별로 일반화하는 능력을 평가할 수 있기 때문입니다.
Stratified K-Fold Cross-validation을 사용하여 모델의 성능을 평가할 때, 다음을 참고하세요.
* 데이터의 클래스 비율을 유지하는지 확인하세요.
* 각 폴드의 클래스 비율이 균등한지 확인하세요.
* 모델의 성능이 클래스별로 일반화하는 능력을 평가할 수 있는지 확인하세요.
2025-05-01 14:09