Resampling Methods Resampling Methods는 training data의 서로 다른 부분 집합을 사용하여 동일한 통계 모델을 여러번 fitting 하는 것을 의미합니다. 모델 평가(model assessment), 모델 선택(model selection)을 위해 사용합니다. 1. Validation Set Approach 전체 데이터 셋을 동일한 크기를 가진 2개의 집합으로 분할하여 training set, validation set을 만듭니다. 영향력이 큰 관측지가 어느 set에 속하느냐에 따라 MSE가 달라집니다. 관측치의 일부만 train에 속하여 높은 bias를 갖습니다. 2. LOOCV(Leave-One-Out Cross-Validation) 단 하나의 관측값(x1, y1..
