데이터 분할

일반화 오류가 낮은 모델이란 테스트한 데이터 외에 미래의 또는 새로운 데이터 세트에 대해서도 더 나은 예측을 하는 것을 의미합니다. 이러한 일반화 성능 개선을 위해 등장한 것이 홀드아웃 방법입니다…