728x90 CrossValidation1 [PYTHON] 시계열 데이터 Cross Validation 시 Data Leakage를 방지하는 3가지 핵심 검증 전략 머신러닝 모델을 구축할 때 교차 검증(Cross Validation)은 모델의 일반화 성능을 평가하는 표준적인 방법입니다. 하지만 일반적인 독립 항등 분포(i.i.d)를 가정하는 정적 데이터와 달리, 시계열 데이터(Time Series Data)는 시간의 흐름에 따른 순서 의존성이 존재합니다. 이 특성을 무시하고 일반적인 K-Fold를 적용하면 미래의 데이터가 과거의 학습에 관여하는 데이터 누수(Data Leakage)가 발생하여, 실전에서는 작동하지 않는 '과적합된 쓰레기 모델'을 만들게 됩니다. 본 포스팅에서는 시계열 분석의 전문성을 높이고 실무에서 즉시 활용 가능한 데이터 누수 방지 검증 전략을 심층적으로 다룹니다.1. 왜 시계열에서는 일반 K-Fold가 위험한가?일반적인 K-Fold 방식은 데이터.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
