인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. worrb1님.

타이타닉 캐글 문제에 대한 질문을 주셨네요. 머신러닝 문제를 풀 때, 특히 학습과 평가 관련해서 훈련 데이터를 훈련/검증 데이터로 나누는 방식과 나누지 않고 전체 데이터를 사용하는 두 가지의 접근 방식이 존재합니다.

훈련/검증 데이터 나누기:

1. 교차 검증(Cross-Validation):

   • 보통 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 사용합니다. 데이터가 많이 부족하거나 모델의 외부 데이터에 대한 예측 성능을 믿을 수 있는지를 평가하기 위해 필요합니다.
     
   • 일반적으로 train_test_split 과 같은 함수를 사용하여 훈련 세트를 여러 감소 데이터 세트로 나누어 교차 검증을 수행할 수 있습니다.
     

2. 훈련/검증 분리:

   • 단순히 훈련 데이터의 일부를 검증 데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
     
   • 이는 데이터가 충분하거나 비교적 간단한 모델을 사용하는 경우에 적합합니다.
     

전체 데이터 사용:

1. 모델 구축 및 평가 간소화:
   
   • 데이터 전부를 사용하여 모델 학습 및 검증 시, 데이터 규모가 크고, 문제의 복잡도가 낮을 때 사용하기도 합니다.
     
   • 이 경우, 주로 캐글 대회 시나리오에서 실행되며, 이는 최종 결과 제출을 목표로 하기 때문에 최종적 평가가 중요하기 때문입니다.
     

일반적으로 좋은 실무에서는 모델을 훈련하고 평가할 때 훈련/검증 데이터로 나누어 사용하는 것이 좋지만, 제출을 위한 최종 모델에서는 전체 데이터를 사용하는 접근도 가능합니다.

질문 내의 이미지와 관련된 내용을 확인할 수 있는 유사한 토론이 있습니다:
- Model validation and improving generalization,
- Train vs Test Data – when and how to split?.

이 정보들이 도움이 되길 바라며, 데이터의 성격과 프로젝트의 목표에 따라 유연하게 접근하는 것이 중요합니다.

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