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네 0.2로 하시죠!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김지수님.

train_test_split 함수의 test_size 파라미터 설정은 모델의 성능 평가에 있어 중요한 요소입니다. 일반적으로 test_size는 0.2로 설정하는 경우가 많은데, 이는 충분한 테스트 데이터를 확보하여 모델의 일반화 성능을 평가하기에 적절하다고 여겨지기 때문입니다. 그러나 test_size를 설정할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.

1. 데이터 크기: 데이터가 작을 경우, test_size를 너무 크게 설정하면 학습 데이터가 부족하여 모델이 충분히 학습하지 못할 수 있습니다.
   
2. 모델 복잡성: 모델이 복잡한 경우 충분한 학습 데이터가 필요할 수 있어 test_size를 줄여 학습 데이터를 더 확보할 수 있습니다.
   
3. 실험적 목적: 다양한 실험을 위해 test_size를 조정하면서 성능을 평가할 수 있습니다. 특정 목표에 따라 적절한 test_size가 달라질 수 있습니다.
   

시험에서는 일반적으로 0.2로 설정하셔도 무방하나, 데이터의 양과 실험 목적에 따라 필요하다면 test_size를 조정해 모델 성능을 최적화할 수도 있습니다.
관련된 질문들의 답변을 통해 추가적인 인사이트를 얻으실 수 있습니다:

• “test_size 설정의 유연성: 왜 0.2가 일반적일까?” 관련 토론
  
• “검증데이터 분할할 때의 꿀팁”
  

이 정보가 김지수님의 의사결정에 도움이 되었기를 바랍니다.

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