인프런 커뮤니티 질문&답변

네 맞습니다. 훈련 데이터를 train_test_split 로 훈련과 검증으로 나누고 모델을 학습시켜야 모델의 성능을 미리 확인할 수 있어 말씀 하신대로 오버피팅 여부를 알 수 있습니다. 뒤쪽에 최근 기출문제는 train_test_split 로 나눠서 풀이하였으니 꼭 나눈걸로 연습해가시기 바랍니다. 랜덤 포레스트가 워낙 성능이 좋아서 굳이 안나눠도 합격하는데는 문제가 없어서 제가 뺐었거든요. 그런데 질문 주신게 맞습니다.훈련과 테스트로 분리하지 않은 풀이는 제가 나눈 스크립트를 추가해놓겠습니다. 감사합니다

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최성웅님께서 질문 주신 train_test_split의 사용 목적과 그 중요성에 대해 설명드리겠습니다.

train_test_split의 목적

train_test_split은 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누어 모델의 성능을 평가하기 위한 방법입니다. 데이터셋을 나누는 이유는 다음과 같습니다:

1. 모델 학습: 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 모델은 이 데이터를 활용해 패턴을 찾아냅니다.

2. 성능 평가: 테스트 데이터를 사용하여 학습된 모델의 성능을 평가합니다. 이렇게 하면 과적합을 방지하고 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지를 알 수 있습니다.

과적합(Overfitting) 문제

과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 경우를 말합니다. 만약 데이터를 train_test_split 없이 사용하면, 모델이 훈련 데이터에 집중하여 과적합이 발생할 가능성이 높습니다. 이는 실제 환경에서의 성능 저하로 이어질 수 있습니다.

추천사항

모델 학습 시 항상 train_test_split을 통해 데이터셋을 나누어 사용하는 것을 추천드립니다. 이는 모델이 과적합되지 않도록 방지하고, 모델 성능을 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 돕습니다.

관련된 유사한 사례에 대한 게시물은 아래 URL에서 확인하실 수 있습니다:

• “모델 학습 시 train_test_split 사용하는 이유”
  

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