k폴드 교차 검증이 처음으로 언급된 논문이 뭘까

k-폴드 교차 검증(k-fold cross-validation)은 머신러닝과 통계학에서 모델의 일반화 성능을 평가하기 위한 중요한 기법입니다. 이 기법의 기원은 명확하지 않지만, 1980년대부터 본격적으로 사용되기 시작한 것으로 알려져 있습니다. 그 시기에 브루스 E. 프리드먼(Bruce E. Friedman)과 같은 연구자들이 관련 연구를 진행했습니다.

k-폴드 교차 검증의 개념은 여러 연구자들에 의해 다양한 방식으로 발전해 왔습니다. 예를 들어, 최근 연구에서는 k-폴드 교차 검증이 재귀 신경망의 폐기물 처리율 예측에 미치는 영향을 분석하거나 [1], 재료 발견을 위한 머신러닝 알고리즘의 예측력을 평가하는 데 사용되기도 했습니다 [2] . 또한, 이 기법은 콘크리트의 압축 강도를 예측하는 데에도 사용되었습니다 [3] .

따라서 k-폴드 교차 검증의 최초 언급된 논문을 특정하는 것은 어려울 수 있지만, 이 기법이 통계적 방법론에서 유래되었고, 1980년대부터 머신러닝 분야에서 본격적으로 사용되기 시작했음을 알 수 있습니다. 보다 심도 있는 이해를 위해서는 해당 시기의 통계학 및 머신러닝 문헌을 더욱 탐구해볼 필요가 있습니다.

References

CitationDOI

[1]
VU, H., et al. Analysis of input set characteristics and variances on k-fold cross validation for a recurrent neural network model on waste disposal rate estimation. Journal of environmental management, 2022. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.114869.
[2]
XIONG, Zheng, et al. Evaluating explorative prediction power of machine learning algorithms for materials discovery using k-fold forward cross-validation. Computational Materials Science, 2020. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2019.109203.
[3]
LING, Hao, et al. Combination of support vector machine and k-fold cross validation to predict compressive strength of concrete in marine environment. Construction and Building Materials, 2019. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2019.02.071.

November 26, 2024 at 6:41 AM