[통계] 교차 검증

회귀계수의 신뢰구간을 더 좁게 추정하기 위해

독립변수들 간의 다중공선성 문제를 해결하기 위해

모형이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측할지(일반화 성능)를 평가하기 위해

종속변수의 분포를 정규분포에 가깝게 변환하기 위해

데이터를 같은 크기의 여러 부분으로 나누어, 각 부분을 한 번씩 테스트셋으로 사용하고 나머지를 훈련셋으로 사용하는 교차 검증 방법은 무엇인가요?

Holdout 교차 검증

Leave-One-Out 교차 검증 (LOOCV)

k-폴드 교차 검증 (k-fold CV)

Leave-p-Out 교차 검증 (LpO CV)

교차 검증 결과, 훈련 데이터에 대한 오차는 매우 낮았지만 테스트 데이터에 대한 오차는 매우 높게 나왔습니다. 이 모형의 상태를 가장 잘 설명하는 것은 무엇인가요?

과소적합 (Underfitting) 상태이며, 모형을 더 복잡하게 만들어야 한다.

과적합 (Overfitting) 상태이며, 모형을 더 단순하게 만들어야 한다.

적절한 상태이며, 이 모형을 사용하는 것이 바람직하다.

훈련 데이터와 테스트 데이터가 잘못 분리되었으므로 데이터를 다시 분할해야 한다.

call_center.xlsx 에서 sales를 종속변수로 회귀분석을 수행하세요. 교차 검증과 전진선택을 통해 모형을 선택하세요. 이때 전진선택에서 변수들을 추가된 순서대로 고르세요

call_center.xlsx 에서 sales를 종속변수로 회귀부석을 수행하세요. 교차 검증과 후진선택을 통해 모형을 선택하세요. 이때 전진선택에서 변수들을 제거된 순서대로 고르세요