[ISLR] Linear Model Selection and Regularization (2) (Validation set approach, k-fold CV)

이 글은 Introduction to Statistical Learning with R (ISLR)의 내용을 바탕으로 작성되었습니다. 저자들은 웹사이트를 통해 pdf 파일과 예제데이터, 예제코드를 제공하고 있습니다. http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ Linear Model Selection and Regularization (1)에서는 크기가 다른 모델들 중에서 가장 좋은 모델을 고르기 위해 test MSE를 간접적으로 추정하는 방법들에 대해 알아봤습니다. 이번에는 Validation Set 기법과 k-fold Cross-Validation 기법을 이용해서 직접적으로 test MSE를 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 먼저 Validation Set 기법을 사용하기 위해..