검증 데이터 분할 질문 드립니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Sungkyu Moon님.

검증 데이터 분할 시, 일반적으로 train, y_train, test는 각 데이터가 인코딩이 완료된 상태에서 분할하는 것이 맞습니다. 이는 머신러닝 모델에 데이터를 입력할 때, 모든 특성(features)이 수치형으로 인코딩되어 있어야 하기 때문입니다. 인코딩이 완료되지 않은 데이터를 사용하면 머신러닝 모델의 입력으로 적합하지 않을 수 있습니다.

데이터를 train과 test로 분할할 때, train 데이터셋으로 모델을 학습하고, test 데이터셋으로는 모델을 평가하게 됩니다. 이 과정에서 train 데이터셋을 다시 학습용(train)과 검증용(validation)으로 나누어, 검증 데이터셋을 통해 모델의 성능을 중간 평가할 수도 있습니다. 이때는 train_test_split 함수 등을 사용하게 됩니다.

아래 링크들을 통해 유사한 질문과 답변들을 참고하실 수 있습니다:

검증데이터 분리가 이해가 안가요,,,: 이 답변에서는 검증 데이터 분리와 관련된 다양한 사례와 설명을 확인할 수 있습니다.
2유형 질문입니다: 검증 데이터 분리에 대한 방법의 차이와 해당 작업이 필요한 이유에 대해 설명되어 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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