N-fold 교차 검증 편집하기 (부분)

== 설명 ==
N-fold 교차 검증은 모델의 '''일반화 성능'''을 평가하는 데 주로 사용된다. 이 기법은 데이터의 일부만을 사용하여 훈련하고 테스트하는 과정을 반복함으로써, [[과적합 문제|과적합(Overfitting)]]을 방지하고 데이터에 대한 더 신뢰성 있는 평가를 할 수 있게 돕는다.

* '''N의 값''': N의 값은 데이터셋을 몇 개의 폴드로 나눌지를 결정한다. 예를 들어, 5-fold 교차 검증은 데이터를 5개로 나누고, 각 폴드를 테스트 세트로 한 번씩 사용하면서 총 5번의 모델 평가를 수행한다.
* '''Leave-one-out 교차 검증(LOO-CV)''': N이 데이터셋 크기와 동일할 경우, 이를 LOO-CV라고 하며, 데이터셋에서 각 데이터 포인트가 한 번씩 테스트 세트로 사용된다.