「홀드 아웃법」과 「교차 검증법」의 차이

실수하기 쉬운 포인트로서 「홀드 아웃법」과 「교차 검증법」의 차이에 대해 정리해 본다.

홀드아웃법, 교차 검증법이란?

"홀드 아웃 방법"과 "교차 검증 방법"은 모두 기계 학습에서 데이터를 테스트하는 방법 중 하나입니다.
각각의 차이는 다음과 같다.


종류
내용


홀드 아웃 방법
기계 학습에서 데이터를 테스트하는 방법 중 하나입니다. 교사 데이터(훈련 데이터)를 「학습용」 「평가용」으로 7대 3 등으로 비율로 2분할하여 학습된 모델의 정밀도를 측정하는 방법

교차 검증법
교사 데이터(훈련 데이터)를 3분할 이상으로 학습된 모델의 정밀도를 측정하는 방법


학습 참고:【기계 학습 입문】알고리즘＆프로그래밍



다음은, 차원 삭감의 목적으로 공통하고 있는 자기 부호화기(오토엔코더)와 주성분 분석과의 관계를 정리하고 싶네요.
(참고) 자기 인코더 (자동 인코더)와 주성분 분석의 관계

그리고 혼동스러운 최적화 기법의 차이도.

(참고) CNN 학습에 최상의 성능을 보여주는 최적화 방법은 무엇입니까?

(참고) Optimizer : 심층 학습에서의 기울기 방법