머신러닝에서 K-폴드 교차 검증 이해하기

K-폴드 교차 검증이란?

수많은 행과 열로 구성된 테이블로 표현되는 데이터셋이 있다고 상상해 보세요. 이 데이터셋은 일반적으로 머신러닝 모델을 구축하고 평가하기 위해 학습 및 테스트 서브셋으로 나뉩니다. 일반적인 방법은 데이터를 80-20 또는 75-25와 같은 비율로 나누어 80%는 학습에, 20%는 테스트에 사용하는 것입니다.

그러나 이러한 단순한 분할은 데이터가 어떻게 나뉘느냐에 따라 모델 성능에 변동성을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 한 분할에서는 모델이 R² 점수 0.85를 달성할 수 있고, 다른 분할에서는 0.81을 달성할 수 있으며, 이는 데이터 선택 순서에 따른 일관성 없는 성능을 나타냅니다.

단일 학습-테스트 분할의 문제점

단일 학습-테스트 분할에 의존하면 편향이 발생할 수 있으며, 모델의 성능을 포괄적으로 평가하지 못할 수 있습니다. 적합도를 측정하는 R² 점수는 데이터 분할에 따라 변동할 수 있어 모델의 실제 성능을 파악하기 어렵게 만듭니다.

K-폴드 교차 검증 소개

단일 분할의 불일치를 완화하기 위해 K-폴드 교차 검증이 사용됩니다. 이 방법은 다음과 같은 단계를 포함합니다:

데이터셋 분할: 데이터셋을 ‘k’개의 동일한 크기의 폴드 또는 부분으로 나눕니다. 예를 들어, 5-폴드 교차 검증에서는 데이터를 다섯 부분으로 나누며, 각 부분은 전체 데이터의 20%를 구성합니다.
반복적인 학습 및 테스트: 모델을 ‘k’번 학습하고 테스트합니다. 각 반복에서 하나의 고유한 폴드가 테스트 세트로 사용되고, 나머지 ‘k-1’개의 폴드는 학습 세트로 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 모든 부분이 딱 한 번씩 학습과 테스트에 사용되도록 합니다.
결과 집계: 모든 반복이 완료된 후, 각 폴드의 R² 점수를 평균하여 단일의 더 신뢰할 수 있는 성능 지표를 생성합니다.

K-폴드 교차 검증의 이점

포괄적인 평가: 여러 학습-테스트 분할을 사용함으로써 모델이 다양한 데이터 서브셋에서 평가되어 성능을 보다 정확하게 측정할 수 있습니다.
편향 감소: 단일 데이터 분할에서 발생할 수 있는 편향된 결과의 위험을 최소화합니다.
데이터 효율적 사용: 특히 작은 데이터셋의 경우, K-폴드는 모든 데이터 포인트가 학습과 테스트에 모두 사용되도록 보장합니다.

일반적인 실습

K-폴드 교차 검증은 어떤 개수의 폴드로도 설정할 수 있지만, 10-폴드 교차 검증은 AI 커뮤니티에서 특히 인기가 있습니다. 이는 데이터를 열 부분으로 나누어 각 부분이 한 번씩 테스트 세트로 사용되도록 하는 방식입니다. ‘k’의 선택은 데이터셋의 크기와 분석의 특정 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.

AI에서의 응용

K-폴드 교차 검증은 전통적인 머신러닝에 국한되지 않고 광범위하게 사용됩니다:

딥러닝
자연어 처리 (NLP)
컴퓨터 비전

그 유연성과 견고성 덕분에 다양한 AI 분야에서 모델 평가의 필수 방법으로 자리잡고 있습니다.

결론

K-폴드 교차 검증은 모델 성능 평가의 신뢰성을 높이는 머신러닝의 기본 기술입니다. 학습-테스트 분할을 체계적으로 변화시키고 결과를 평균화함으로써, 단일 분할이 제공할 수 없는 포괄적인 평가를 제공합니다. 머신러닝, 딥러닝 또는 NLP를 다루든, K-폴드 교차 검증을 이해하고 구현함으로써 모델의 견고성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

오늘의 교차 검증에 대한 논의를 시청해 주셔서 감사합니다. 머신러닝과 인공지능의 깊이를 계속 탐구하면서 더 많은 인사이트를 기대해 주세요!

S17L01 – K-폴드 검증, 그리드 서치