작업형 2유형 모델 학습 관련
안녕하세요, 좋은 강의 감사드립니다!
학습, 검증데이터를 분리하는 것은 평가를 통해 개선하기 위한 것으로 이해를 했습니다.
그렇다면 개선을 한 뒤 학습, 검증데이터를 다시 학습데이터로 합친 후 예측을 진행하는 것이 점수에 더 도움이 될까요?
답변 1
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정말 작은 (예를 들면, 100~300개) 데이터가 아닌이상
알 수 없습니다. 현실에서는 성능이 올라가기도하고, 내려가기도 해요
따라서 데이터에 따라 다르므로 제가 이렇게 해라고 말하긴 어렵네요!
강의에서는 알려주지 않고 있어요. 그렇게까지 하면 혼란만 야기하고 성능도 보장할순 없어서요!
만약 전체데이터를 사용하려고 하고 검증도 하겠다면 크로스밸리데이션 방법을 사용합니다.
(코딩이 익숙하시다면 추천합니다)
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