테스트 사이즈

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 봉준님.

train_test_split 함수의 test_size 지정은 머신러닝 모델 훈련에서 중요한 결정 요소입니다. 이것은 모델이 평가에 사용될 데이터 셋을 분리하는 비율을 정하는 것으로, 데이터의 크기와 모델의 평가 효율성에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 일반적으로 다음과 같은 기준을 고려하여 test_size 를 정하게 됩니다:

데이터의 양:
- 데이터가 많은 경우 (Big Data), test_size 를 0.2 수준으로 설정해도 충분한 데이터로 모델을 학습할 수 있습니다.
- 데이터가 적은 경우에는 훈련 데이터에 가능한 많은 정보를 포함시키기 위해 test_size 를 0.15 이하로 줄일 수도 있습니다.
모델의 복잡성:
- 복잡한 모델은 더 많은 데이터가 필요하므로, 충분한 학습 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 따라서 테스트 데이터의 비율을 줄일 수 있습니다.
실험의 목적:
- 데이터의 특성이나 특정 목표에 따라 test_size 를 유연하게 설정하며, 성능을 최적화하는 데 중점을 둘 수 있습니다.

유사한 질문과 답변이 있는 게시글을 참고하시기 바랍니다:
- “검증데이터 분할 할 때 test_size 그리고 머신러닝 분류모델 종류”에서는 테스트 사이즈 설정 시 고려할 요인들에 대해 논의하였습니다.
- “test_size 설정의 유연성: why 0.2 is generally used?” 관련 토론에서는 왜 0.2가 일반적으로 선택되는지에 대한 설명이 담겨 있습니다.

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