꿈라CBT다음 <보기>의 실험 결과에 대한 해석으로 가장 적절한 것은?
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관측치 200개인 데이터에 세 가지 검증 방식을 적용하였다. 1회 학습에는 3초가 걸린다.
| 방식 | 총 학습 횟수 | 소요 시간 | 추정 성능의 폴드 간 변동 |
|---|---|---|---|
| 홀드아웃(7:3) | 1회 | 3초 | —(1회뿐) |
| 10-겹 | 10회 | 30초 | 작음 |
| LOOCV | 200회 | 600초 | 큼 |
- 1LOOCV는 학습 횟수가 가장 많으므로 언제나 가장 정확한 성능 추정을 제공하며, 계산 시간이 허락한다면 항상 LOOCV를 선택해야 한다.
- 2홀드아웃은 학습을 한 번만 하므로 추정의 분산이 가장 작아 가장 신뢰할 수 있으며, 10-겹과 LOOCV는 불필요한 반복이다.
- 3LOOCV는 편향이 작지만 학습셋이 거의 같아 결과가 서로 상관되고 변동이 크므로, 계산 비용까지 보면 5~10겹이 실용적인 절충안이다.
- 4폴드 간 변동이 크다는 것은 데이터에 오류가 있다는 뜻이므로, LOOCV에서 변동이 큰 관측치들을 제거한 뒤 다시 검증해야 한다.