Leave-one-out-cross-validation

좋아하는 사탕이 candy 데이터셋에는 없다고 가정해 볼게요. 이 사탕의 인기도가 궁금하다고 할 때, 5-겹 교차 검증을 사용하면 한 번에 전체 데이터의 80%만 학습하게 됩니다. 그런데 candy 데이터셋은 행이 85개뿐이라 20%를 제외하면 모델 성능이 떨어질 수도 있어요. 반면, leave-one-out-cross-validation(LOOCV)을 사용하면 제한된 데이터셋을 최대한 활용하여 좋아하는 사탕의 인기도를 가장 잘 추정할 수 있습니다!

이 연습 문제에서는 cross_val_score()를 사용해 LOOCV를 수행해 보겠습니다.