LOOCV(Leave-one-out cross-validation)

Python에서의 모델 검증

Kasey Jones

Data Scientist

LOOCV

LOOCV는 데이터를 n번 분할합니다. 여기서 n은 관측치 수입니다. 교차 검증을 극단까지 확장한 방식으로, 총 n개의 모델을 실행해야 합니다.

Python에서의 모델 검증

LOOCV를 언제 사용할까요?

다음 경우에 사용하십시오:

  • 학습 데이터가 적을 때
  • 새로운 데이터에 대한 오류 추정치를 최대로 정확히 원할 때

다음 경우에는 주의하십시오:

  • 계산 자원이 제한적일 때
  • 데이터가 매우 많을 때
  • 시험할 파라미터가 많을 때
Python에서의 모델 검증

LOOCV 예시

n = X.shape[0]
mse = make_scorer(mean_squared_error)
cv_results = cross_val_score(estimator, X, y, scoring=mse, cv=n)

print(cv_results)

[5.45, 10.52, 6.23, 1.98, 11.27, 9.21, 4.65, ... ]

print(cv_results.mean())

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Python에서의 모델 검증

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