검증데이터 분리
위에가 영상 속 코드고 밑에가 제가 작성한 코드 인데 영상 속 코드 처럼 안하고 제가 작성한 대로 해도 괜찮은가요?
target = train.pop('price')
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.2, random_state=0)
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
김라의님, 검증 데이터 분리에 대한 질문을 해주셨군요. 우선, 질문하신 코드에 대해 간단히 설명드리겠습니다.
현재 사용하신 코드에서 train.pop('price')는 train DataFrame에서 ‘price’라는 열을 제거하고, 그 열을 target이라는 변수에 할당하는 것입니다. 이후 train_test_split을 사용하여 train의 나머지 데이터를 피처(X) 데이터로 사용하고, target을 라벨(y) 데이터로 사용해서 학습 세트와 검증 세트로 나누었습니다.
해당 방식은 일반적으로 머신러닝에서 Taraget Variable (타겟 변수)과 Features (피처)를 명확히 분리하여 모델을 학습하고 평가할 때 많이 사용하는 방법입니다. 따라서, 이 방식은 문제가 되지 않으며 매우 일반적인 사용법입니다.
이 방식과 영상 속 코드가 같은 로직이라면, 사용하셔도 괜찮습니다. 중요한 것은 피처와 타겟 변수를 정확히 설정하여 모델이 적절히 학습될 수 있도록 하는 것입니다.
이와 관련된 유사한 질문을 확인해보시면, 검증 데이터 분리의 원리와 방법에 대한 추가적인 설명을 보실 수 있습니다:
- 모델링 및 평가(분류) 강의에서: 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분하며, 필요에 따라 데이터를 변환하는 방법을 설명합니다.
- train_test_split 관련 질문: ‘price’ 변수와 데이터 분리의 이유를 설명합니다.
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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