Hold-out vs Cross-validation 차이

1. Hold-out

Hold-out 방법은 데이터를 train, test set으로 나누고 train set에서 학습된 모델을 test set에서 성능을 평가하는 방식이다(held-out method라고도 함)

 

2. Cross-validation

Cross-validation은 k-fold cross validation이라고도 하며, hold-out 방법을 k번 시행하되 매번 새로운 train/test set으로 진행하는 방식이다. 아래 그림에서 처럼 모든 데이터셋이 test set으로 사용될 때 까지 돌린다.

출처: 하단

 

* Hold-out vs Cross-validation

Hold-out은 데이터셋이 매우 크고 시간이 없거나 PoC 컨셉으로 모델을 테스트해볼 때 유용하다. Cross-validation은 시간과 학습비용이 크기 때문에 잘 사용되지는 않는다.

 

 

[출처]

• https://medium.com/@eijaz/holdout-vs-cross-validation-in-machine-learning-7637112d3f8f