Editing N-fold 교차 검증

'''N-fold Cross-Validation'''

N-fold 교차 검증은 '''데이터셋을 N개의 부분으로 나눈 후, 그중 하나를 테스트 세트로, 나머지를 훈련 세트로 사용해 모델을 평가하는 방법'''이다. 이 과정을 N번 반복하며, 각 부분이 한 번씩 테스트 세트로 사용된다. 마지막에 N번의 평가 결과를 평균하여 모델의 성능을 측정한다.

== 설명 ==
N-fold 교차 검증은 모델의 '''일반화 성능'''을 평가하는 데 주로 사용된다. 이 기법은 데이터의 일부만을 사용하여 훈련하고 테스트하는 과정을 반복함으로써, [[과적합 문제|과적합(Overfitting)]]을 방지하고 데이터에 대한 더 신뢰성 있는 평가를 할 수 있게 돕는다.

* '''N의 값''': N의 값은 데이터셋을 몇 개의 폴드로 나눌지를 결정한다. 예를 들어, 5-fold 교차 검증은 데이터를 5개로 나누고, 각 폴드를 테스트 세트로 한 번씩 사용하면서 총 5번의 모델 평가를 수행한다.
* '''Leave-one-out 교차 검증(LOO-CV)''': N이 데이터셋 크기와 동일할 경우, 이를 LOO-CV라고 하며, 데이터셋에서 각 데이터 포인트가 한 번씩 테스트 세트로 사용된다.

== 과정 ==

# '''데이터 분할''': 데이터를 N개의 폴드로 나눈다.
# '''훈련 및 테스트''': 각 반복에서 N개의 폴드 중 하나를 테스트 세트로 사용하고, 나머지를 훈련 세트로 사용한다.
# '''성능 측정''': 모델을 훈련하고 테스트 세트에서 성능을 평가한다.
# '''결과 평균''': N번의 성능 측정 결과를 평균하여 최종 성능 평가를 도출한다.

== 장점 ==

* '''과적합 방지''': 모든 데이터를 테스트와 훈련에 고루 사용할 수 있어 모델이 데이터에 과도하게 맞춰지는 것을 방지한다.
* '''일관된 성능 평가''': 데이터셋에 따른 편향을 줄여 일관성 있는 성능 평가가 가능하다.

== 예시 ==
10-fold 교차 검증에서는 데이터를 10개로 나누고, 첫 번째 폴드를 테스트 세트로 사용한 후 나머지 9개의 폴드를 훈련에 사용한다. 이 과정을 10번 반복하여 10개의 성능 평가 결과를 얻은 후 평균을 계산해 모델의 최종 성능을 평가한다.