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  Chapter 05. 재표본추출 방법(Resampling Methods) - 이론 재표본 추출 방법은 현대 통계에서는 없어서는 안 될 도구이다. 훈련셋에서 반복적으로 표본을 추출하고, 각 표본에 관심 있는 모델을 적합하여 적합된 모델에 대한 추가적인 정보를 얻는 것을 말한다.  예를 들어, 선형 회귀 적합의 변동성을 추정하기 위해 훈련 데이터에서 다른 표본을 반복적으로 추출하고, 추출된 각 표본에 선형 회귀를 적합하여 적합 결과의 차이를 조사할 수 있다. 이러한 접근 방식은 모델을 한 번만 적합하는 경우에는 얻을 수 없는 정보를 제공한다.  재표본 추출 기법은 훈련 데이터의 다른 서브셋(subset)을 사용하여 동일한 통계적 방법을 여러 번 적합하기 때문에 계산량이 많을 수 있다. 가장 일반적으로 사용되는 재표본 추출 방법 중 두 가지인 교차 검증(cross-validation)과 붓.. AI/ISLR 2024. 9. 3.