모델을 학습 시켰다면, 검증 과정을 통해 모델이 과적합 혹은 과소적합에 빠지지 않도록 조정해야 한다. 이번 글에서는 K-Fold, Stratified K-Fold, cross_val_score(), GridSearchCV()에 대해 소개한다. K-Fold이전 장에서 소개한 train_test_split()은 한 가지 문제점을 가지고 있다. 고정된 train셋과 test셋을 이용하면 특정 test셋에 편향되게 학습될 수 있다. 이러한 현상을 과적합(overfitting)이라고 한다. 학습에 이용한 test셋을 이용하여 평가할 경우 매우 높은 성능을 보이지만 다른 test셋을 이용하면 성능이 현저히 떨어지는 것이다. K-Fold는 train셋과 test셋을 나누는 과정을 k번 진행하고 k번 학습한다. 그 후..
