모델링및평가(분류) 17:30초 지점 질문드립니다.
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모델링및평가(분류) 17:30초 지점에서
검증용 데이터 분리를 설명하기에 앞서
그 위에 문제2가 있는데
문제2가 검증용 데이터분리와 연관되나요.
즉, 검증용 데이터분리는 문제1에 연장인지 문제2에 해당하는지를 묻습니다.
답변 2
0
검증용 데이터 분리는 문제1에도 적용가능합니다.
각각 별개로 봐주세요!
문제1. train 전체데이터 학습 후 정답지(y_test)로 평가함 (시험에서는 이렇게 학습은 가능하나 y_test가 없기 때문에 평가할 수 없음)
문제2. train 에서 검증 데이터 분리후 검증 데이터로 평가함 (시험에서 평가 가능한 방법)
입니다.
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
강민균님, 질문을 남겨주셔서 감사합니다.
말씀하신 ‘모델링및평가(분류)’ 강의의 17:30초 지점에서 다루고 있는 검증용 데이터 분리가 문제2와 연관이 있는지에 대해 문의 주셨네요. 원활한 학습을 위해 강의 내용을 자세히 설명해 드리려고 합니다.
검증용 데이터의 분리는 일반적으로 주어진 데이터세트를 모델 학습에 사용되는 훈련 데이터와 모델 성능을 평가하는데 사용되는 검증 데이터로 나누기 위한 과정입니다. 따라서 일반적으로 문제1이든 문제2이든, 데이터 분리가 학습 및 평가 과정에 어떻게 적용되는지를 이해하는 것이 중요합니다.
문제2가 검증용 데이터 분리와 직접적인 연관이 있거나 그 과정을 포함하는지 여부는, 강의의 세부 내용을 참고해야 할 것입니다. 검증용 데이터 분리가 문제1의 연장이거나 문제2에 관한 것인지에 대한 정확한 답변을 얻기 위해, 우선 해당 강의 시점에서 제공된 강의 노트나 강의 내용을 다시 한 번 검토해 보시면 좋겠습니다.
혹시 이와 관련하여 더 궁금한 점이 있으시다면, 추가적으로 강의의 문의하기 기능을 사용하여 지식공유자님께 직접 문의할 수도 있습니다.
감사합니다.
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