교차 검증 절차와 모델 선택: 이론과 실무 가이드
본 논문은 교차 검증(CV)이 위험(리스크) 추정 및 모델 선택에 어떻게 활용되는지를 체계적으로 정리하고, 최신 모델 선택 이론과 연결한다. 위험 추정의 편향·분산 특성을 분석하고, 추정 목적과 식별 목적에 따라 적합한 CV 절차를 제시한다. 마지막으로 실무에서 선택해야 할 CV 방법과 향후 연구 과제를 제안한다.
저자: Sylvain Arlot (LIENS), Alain Celisse (MIA)
본 논문은 교차 검증(Cross‑Validation, CV)이 위험(리스크) 추정과 모델 선택에 어떻게 활용되는지를 포괄적으로 정리하고, 최신 모델 선택 이론과 연결시키는 종합적인 서베이이다. 서론에서는 통계적 알고리즘이 데이터 ξ₁,…,ξₙ (동일 분포, 독립) 위에서 정의되며, 목표 특성 s (예: 평균, 회귀 함수)와 손실 함수 L(t)=Eₚ
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