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[Machine learning] Test error를 추정하는 방법 (K-fold cross validation)

train error와 test error의 관계는 어떻게 될까?모델을 만들었을 때, 최종 목표는 test error를 줄이는 것이다.학습할 때는 test dataset을 볼 수 없으며 이용해서도 안된다. 그럼 어떻게 test error를 낮추고 확인할 수 있을까?오늘 공부할 내용은 test error를 추정하고 이를 낮출 수 있는 방법이다.Training Error vs Test Errortrain dataset과 test dataset은 기본적으로 같은 분포고 특별히 뭐가 어렵고 쉬운 것은 아니다.test error는 학습 때 사용하지 않은 새로운 관측치에 대해 예측하여 발생하는 error이다.반면에 train error는 train할 때 본 관측치에 대해 발생하는 error이다. 단지, 학습할 때 ..

Machine learning & Deep learning 2025.03.23
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contrastive learning, 인공지능, Linear Regression, k-Fold, Machine Learning, NeurIPS, confounding effect, Structured Prediction, AI, 딥러닝, 트랜스포머, Overfitting, C++, Multimodal, sql, 머신러닝, 뉴립스, Generative Model, transformer, Ridge regression,

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