모델 평가 방법: K-fold Cross Validation

K-fold Cross Validation은 기존의 학습-평가(train-test) 데이터 나누기의 상위 버전으로,

1) 한 개의 데이터셋을 k개로 나누고

2) n/k번째 세트를 제외한 부분을 재사용해서

3) 학습과 평가를 k번 반복하여 각 회차의 에러평균을 구해

4) 에러값이 최소인 모델을 최종모델로 선택하는

교차 검정이다.