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k 교차 검증 k 교차 검증은 머신러닝 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 방법 중 하나로, 데이터를 k개의 부분집합으로 나눈 뒤, k번의 실험을 수행하여 모델을 평가하는 방법입니다. k 교차 검증은 다음과 같은 방법으로 활용할 수 있습니다. 전체 데이터셋을 k개의 부분집합으로 나눕니다. k번의 실험을 수행하며, 각 실험마다 하나의 부분집합을 테스트셋으로, 나머지 부분집합을 훈련셋으로 사용합니다. k번의 실험을 수행하여 얻은 성능 지표들의 평균을 모델의 최종 성능으로 평가합니다. k 교차 검증의 특징은 다음과 같습니다. 데이터셋을 여러 개의 부분집합으로 나누어 실험을 수행하기 때문에, 모델의 성능을 더 정확하게 평가할 수 있습니다. 과적합을 방지할 수 있습니다. 모델이 특정 데이터셋에 대해서만 잘 동작..