728x90 머신러닝검증전략1 [PYTHON] 시계열 데이터 Cross-Validation의 3가지 데이터 누수 해결 방법과 방지 대책 머신러닝 모델의 일반화 성능을 평가할 때 가장 널리 사용되는 기법은 교차 검증(Cross-Validation)입니다. 하지만 우리가 다루는 데이터가 '시간'의 흐름을 가진 시계열 데이터(Time-series)라면 이야기는 완전히 달라집니다. 일반적인 K-Fold 교차 검증을 시계열 데이터에 무심코 적용하는 순간, 모델은 미래의 정보를 이용해 과거를 예측하는 '미래 읽기' 오류, 즉 데이터 누수(Data Leakage)에 빠지게 됩니다. 본 포스팅에서는 시계열 데이터의 특수성을 고려하여 데이터 누수를 원천 차단하는 3가지 핵심 검증 전략과 파이썬(Python)을 활용한 실무적인 해결 방법을 심층적으로 다룹니다.1. 시계열 데이터 누수의 발생 원인과 일반 CV와의 차이시계열 데이터의 핵심 가정은 "과거의 사.. 2026. 4. 28. 이전 1 다음 728x90
