Inflearn Community Q&A

안녕하십니까, 

1. 강의에서 train 및 test 의 비율을 결정하는 인자라고 설명해주셨는데,

예제에서 iris_data.data의 경우 feature 값만 가지고 있고

iris_data.target의 경우 target 값만 가지고 있는데 비율을 나누는게 어떤 의미가 있는지 잘 이해가 가질 않습니다.

 => 질문을 잘 이해하지 못했지만, feature값과 target값이 동일한 인덱스로 나뉘어져야 합니다. 

그러니까, feature와 target이 동일한 개수 예를 들어 1000개의 레코드를 feature가 가지고 있다면, target 도 1000개의 레코드를 가지고 있는 것입니다. feature와 target을 별도로 분리했지만, 원래는 같은 데이터로 간주해도 무방합니다. 

 

1. 1 또한, test_szie를 높이거나 줄였을 때 어떤 효과가 있는지도 알려주시면 감사드리겠습니다. 

학습 효과를 높이기 위해 test size를 줄이면 학습이 더 잘 되어서 나중에 예측(predict)를 수행 하였을 때 더 좋은 결과를 예측할 수 있는건가요?

=> 일반적으로 test size를 줄이면 적절한 테스트용 데이터를 확보하지 못하는 것이고, test size를 너무 크게 늘리면 적절한 학습 데이터를 확보하지 못합니다. 그 사이에서 적절한 test size를 결정하면 됩니다. 

2. random_state는 동일한 학습/테스트 용 데이터를 생성하기 위한것이라고 이해 했습니다.

입력하는 수치는 어떤 기준에 의해서 정하면 좋을까요?
어떤 값을 입력 하던지 상관 없으며 단순히 선생님이 입력한 값과 임의의 사용자가 동일한 값을 출력 하기 위해서 같은 값을 입력한것으로 이해해도 될까요?

 

=> 네, 맞습니다. 아무 기준이 없고 단지 동일한 값을 출력하기 위함입니다.