”교차검증”을 영어로?

“교차검증”은 영어로 “cross-validation”로 번역됩니다. 이는 주로 머신러닝 및 통계학에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 기법으로, 데이터셋을 여러 개의 하위 집합으로 나누어 모델을 훈련하고 검증하는 방법입니다.

1. Cross-Validation

“Cross-validation”은 모델의 일반화 능력을 평가하는 기본적인 방법입니다.

“Cross-validation helps to prevent overfitting by using different subsets of data for training and testing.” (교차검증은 훈련 및 테스트를 위해 서로 다른 데이터 하위 집합을 사용함으로써 과적합을 방지하는 데 도움을 준다.)
“By employing cross-validation, we can ensure our model performs well on unseen data.” (교차검증을 사용하면 모델이 보지 못한 데이터에서도 잘 작동하는지 확인할 수 있다.)

2. K-Fold Cross-Validation

“K-Fold Cross-Validation”은 데이터를 K개의 폴드로 나누어 각 폴드가 한 번씩 테스트 세트로 사용되는 방식입니다.

“In K-Fold Cross-Validation, the data is split into K subsets to evaluate the model’s performance.” (K-겹 교차검증에서는 데이터를 K개의 하위 집합으로 나누어 모델 성능을 평가한다.)
“Using K-Fold Cross-Validation allows for a more robust assessment of the model.” (K-겹 교차검증을 사용하면 모델에 대한 보다 강력한 평가가 가능하다.)

3. Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)

“Leave-One-Out Cross-Validation”은 데이터 포인트 하나를 제외하고 나머지를 훈련에 사용하는 방법입니다.

“LOOCV can be computationally intensive but provides a thorough evaluation.” (LOOCV는 계산적으로 부담이 클 수 있지만 철저한 평가를 제공한다.)
“In LOOCV, each individual data point is used as a test case while the rest are used for training.” (LOOCV에서는 각 개별 데이터 포인트가 테스트 사례로 사용되고 나머지는 훈련에 사용된다.)

“교차검증”은 영어로 “cross-validation”로 표현되며, 이는 모델의 성능을 평가하고 일반화 능력을 향상시키기 위해 중요한 기법입니다. 다양한 형태의 교차검증 방법을 사용함으로써 머신러닝 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

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