기존 질문답변에 대한 질문_학습(학습+검증)-테스트

선생님~

기존질문에 대한 선생님의 답변에서

'요약하자면 학습/검증 데이터를 포함하여 테스트 데이터 역시 전체 데이터의 target 값 데이터 분포를 유지하면서 분리해 주는게 좋습니다.  먼저 학습/테스트 데이터 세트를 target 값 데이터 분포를 유지하며 분리해주고 학습 데이터의 경우 Cross-validation을 위해서는 stratified k-fold로 수행해주는 게 좋습니다. '

이렇게 말씀하신 부분이 있는데요~

답변내용은 잘 이해가 되었는데.. 

그러면 제가 궁금한 것이..

(교차검증을 배우기 전에) 이전 강의에서 배웠던 

학습데이터와 테스트데이터 나누는

train_test_split() 이 메소드(함수?) 에서는~ 

StratifiedKFold의 split() 기능처럼,

이미 레이블값의 분포도를  유사하게 해주는 기능이 있는 건가요~?

그리고 제가 또 하나 궁금증이 있는 것은

현재 교차검증 파트 부분에서 150개 데이터를 다 갖고와서 학습+검증을 했는데

일반적으로는

150개의 데이터에서 

학습용 120개 / 테스트용 30개 를 먼저 나누고,

120개 중에서 3개폴드로 교차검증 한다면
학습 80개 /검증 40개 

하고 이렇게 진행하는건가요..?

좀 헷갈리네요..ㅠ.ㅠ 

마지막으로,

검증을 하는 의미가 '정확성'이 잘 나오는지 확인하는 거 맞나요~? 

제일 헷갈리는 부분이 교차검증이 테스트데이터와는 무슨 연관이 있는지..

'정확성'인거  같은데.. 제가 강의를 좀 더 들어봐야 하는데 너무 이른 질문인가요..? ㅜㅜ