머신러닝 모델의 성능을 평가하는 방법은 크게 두가지로 나눌 수 있습니다. 하나는 hold-out 교차검증이고 하나는 k-fold 교차검증입니다. 제가 주로 연구하는 이미지품질평가 분야에서는 hold-out 교차검증을 주로 채택합니다. 그리고 시각품질편안도평가 분야에서는 k-fold 교차검증을 주로 활용하구요. 문헌조사를 통해 자신이 연구하는 분야에서 보통 어떤 검증 방법을 채택하는지를 살펴본 후 그것을 이용하면 됩니다. 그러면 이제 hold-out 교차검증과 k-fold 교차검증에 대해서 하나씩 살펴보도록 하겠습니다. hold-out 교차검증 hold-out은 데이터셋을 훈련셋과 테스트셋으로 분리합니다. 예를들어, 데이터셋의 80%를 훈련셋으로 삼아 모델을 훈련시키고, 나머지 20%를 테스트셋으로 이용해..
