인프런 커뮤니티 질문&답변
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유창균님께서 질문 주신 예측모델 생성 시 훈련데이터와 검증데이터를 분리하는 것에 대한 차이에 대해 설명드리겠습니다.
모델을 훈련할 때, 데이터 셋을 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누는 것은 과적합(overfitting)을 방지하고 모델의 일반화 성능을 평가하기 위한 중요한 과정입니다.
1. 훈련 데이터와 검증 데이터의 분리:
훈련 데이터는 모델을 학습시키기 위해 사용됩니다.
검증 데이터는 학습한 모델의 성능을 평가하기 위해 사용됩니다. 이는 모델이 학습 데이터에 과적합되지 않고 새로운 데이터에 대해 잘 일반화되는지를 확인하는 단계입니다.
2. 예측모델 vs. 분류모델:
예측모델에서는 종종 데이터가 충분히 많지 않을 경우 모든 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 경우가 있을 수 있습니다. 그러나 이는 성능 평가에 있어 제약이 될 수 있으며, 가능하다면 검증 데이터 세트를 따로 두는 것이 좋습니다.
분류모델에서는 훈련 데이터를 충분히 활용하되, 반드시 검증 데이터를 사용하여 모델을 평가하고 튜닝하는 것이 일반적입니다.
권장사항:
가능하면 언제든 모델 훈련 시 검증 데이터 세트를 별도로 유지하여 사용하시는 것이 바람직합니다. 이렇게 하면 모델의 최종 성능을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있습니다.
빅분기 시험에서는 정답을 시험때 알 수 없기 때문에 미리 검증 데이터로 모델의 성능을 확인하여 합격 여부를 예측하는 용도로 사용하시면 됩니다. 암튼 랜덤 포레스트를 쓰면 무난히 합격하실수 있습니다
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 유창균님께서 질문 주신 예측모델 생성 시 훈련데이터와 검증데이터를 분리하는 것에 대한 차이에 대해 간단히 설명드리겠습니다.
모델을 훈련할 때, 데이터 셋을 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누는 것은 과적합(overfitting)을 방지하고 모델의 일반화 성능을 평가하기 위한 중요한 과정입니다.
1. 훈련 데이터와 검증 데이터의 분리:
- 훈련 데이터는 모델을 학습시키기 위해 사용됩니다.
- 검증 데이터는 학습한 모델의 성능을 평가하기 위해 사용됩니다. 이는 모델이 학습 데이터에 과적합되지 않고 새로운 데이터에 대해 잘 일반화되는지를 확인하는 단계입니다.
2. 예측모델 vs. 분류모델:
- 예측모델에서는 종종 데이터가 충분히 많지 않을 경우 모든 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 경우가 있을 수 있습니다. 그러나 이는 성능 평가에 있어 제약이 될 수 있으며, 가능하다면 검증 데이터 세트를 따로 두는 것이 좋습니다.
- 분류모델에서는 훈련 데이터를 충분히 활용하되, 반드시 검증 데이터를 사용하여 모델을 평가하고 튜닝하는 것이 일반적입니다.
권장사항:
- 가능하면 언제든 모델 훈련 시 검증 데이터 세트를 별도로 유지하여 사용하시는 것을 추천드립니다. 이렇게 하면 모델의 최종 성능을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있습니다.
유사한 질문에 대한 기존의 답변이 있음을 아래의 링크에서 확인하실 수 있습니다:
- “데이터 전처리에서 훈련/검증 데이터 분리하기”
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
감사합니다.