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0.2로 고정 하시죠!!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 고동협님.

train_test_split 함수에서 test_size를 설정하는 것은 데이터 분할의 중요한 요소로, 모델의 성능 평가에 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 test_size는 0.2로 설정하는 경우가 많은데, 이는 충분한 테스트 데이터를 확보하여 모델의 일반화 성능을 평가하기에 적절하다고 여겨지기 때문입니다.

0.15로 설정하는 이유는 주로 다음과 같은 경우와 관련이 있을 수 있습니다:

1. 데이터 크기: 사용 가능한 데이터의 양이 한정적이라면, test_size를 낮춰 학습에 사용하는 데이터의 비율을 증가시킬 수 있습니다. 이는 모델이 더 많은 데이터를 통해 학습할 수 있게 도와주며, 과적합을 방지하는 데 유리할 수 있습니다.

2. 모델의 복잡성: 복잡한 모델을 사용하는 경우, 더 많은 학습 데이터를 사용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

3. 실험적 설정: 특정 실험이나 모델의 성능 최적화를 위해 다양한 비율을 시도할 수 있습니다. 어떤 경우에는 데이터의 분포나 특정 목표를 더욱 잘 반영하기 때문에 0.15 또는 다른 비율이 더 적절할 수 있습니다.

유사한 상황에서 어떤 설정이 적절할지 고민되신다면, 다음의 질문과 답변이 도움될 수 있습니다:

• “test_size 설정의 유연성: 왜 0.2가 일반적일까?” 관련 토론
  
• “검증데이터 분할할 때의 꿀팁”을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 이 내용들에서는 test_size 설정의 요령과 모델 선택에 대한 다양한 시각을 제공하고 있습니다.
  

이 정보가 고동협님의 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.