train_test_split에서 test_size = 설정
train_test_split에서 test_size = 설정 보통 0.2로 하는데
025으로 해서 더 잘 나오거나 혹은 0.15로 해서 더 잘나오면 test_size를 바꾸는게 의미가 있을까요?
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. dhwhdals629님.
train_test_split의 test_size 설정에 대한 질문을 주셨는데요, 이와 관련하여 도움이 될 수 있는 답변을 이전 질문에서 찾았습니다.
test_size 설정의 유연성: 일반적으로 test_size는 0.2로 설정하는 것이 기본이지만, 데이터를 어떻게 나누느냐에 따라 모델 성능이 달라질 수 있기 때문에 이 값을 조정하는 것이 의미가 있을 수 있습니다. 데이터의 양, 모델의 복잡성, 실험의 목적에 따라 test_size를 조정하는 것이 모델의 성능을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
데이터 셋의 특성: 데이터의 크기와 특성을 이해하는 것이 중요합니다. 특히 데이터가 작을 경우, test_size가 너무 클 경우 모델 학습이 충분하지 않을 수 있습니다. 반대로, 너무 작으면 모델 일반화 성능을 평가하기가 어려울 수 있죠. test_size 설정의 기준에서 제시된 대로, 작은 데이터셋에서는 데이터의 분포를 유지하면서도 검증 효과를 향상시킬 수 있도록 적절한 비율을 찾는 것이 중요합니다.
다른 사용자가 유사한 상황에서 어떻게 설정했는지 궁금하시다면, 해당 질문의 기존 답변을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.
이 정보가 dhwhdals629님의 의사결정에 도움이 되었기를 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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