머신러닝이나 딥러닝, 통계 모델을 다루다 보면 모델의 예측 성능 및 적합도를 판단하기 위해 혹은 과적합(Over-fitting)을 방지하기 위해 교차검증을 사용한다. 교차검증은 LOOCV(Leave-One-Out Cross Validation) 혹은 k-fold Cross Validation을 주로 사용하지만 시계열 데이터의 경우 이와 같은 방식을 사용하게 되면 문제가 발생한다. 시계열 데이터는 시간의 순서를 고려해야하기에 이같은 방식을 사용하면 시간의 흐름이 뒤바뀌어 제대로된 성능을 발휘할 수 없기 때문이다. 그렇다면 시계열 데이터에서 교차검증은 어떤 식으로 수행 해야할까? Nested Cross-Validation은 Rolling이라고도 부르며 Rolling basis로 교차 검증을 수행하는 것이다...
