인프런 커뮤니티 질문&답변

네 ~ 답변드립니다

Train-test split과 F1 점수는서로다른목적으로함께사용됩니다

Train-test split은데이터를나누는방법입니다. 훈련용데이터로모델을학습시키고, 테스트용데이터로성능을평가해서과적합을방지합니다.

F1 점수는성능을측정하는지표입니다. 정밀도와재현율의조화평균으로, 불균형데이터에서특히유용합니다.

그래서 f1스코어를사용할때만

train_test_split을사용하는건 아니고 기계학습을 위해서 모두 필요한 방법입니다

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이진욱님께서 랜덤포레스트를 이용한 성능 평가 방식에 대해 질문해 주셨네요.

train_test_split 사용 이유

train_test_split 함수는 주로 데이터를 학습용과 검증용으로 나누는데 사용됩니다. 이는 머신러닝 모델의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 필요한 과정입니다. 이 과정은 특정 성능 지표(예: f1_score)를 사용할 때만 국한되지 않고, 모든 머신러닝 작업에서 검증 세트를 확보함으로써 과적합(overfitting)을 방지하고 다양한 성능 지표(f1_score, accuracy, recall 등)를 사용하여 모델의 일반화 능력을 평가하는 목적으로 사용됩니다.

랜덤포레스트와 f1_score

랜덤포레스트와 같은 머신러닝 모델은 다양한 평가 지표를 통해 성능을 평가할 수 있습니다. 특히 이진 분류 문제의 경우, 불균형한 데이터셋에서도 더 명확한 성능 평가를 위해 f1_score를 활용하는 경우가 많습니다. 따라서, train_test_split을 사용하여 평가에 필요한 데이터셋을 구축하면, f1_score뿐만 아니라 다른 지표도 신뢰성 있게 측정 가능합니다.

참고 자료

관련해서 검증 데이터의 중요성과 f1_score에 대한 기존 답변이 있습니다. 참고하시면 이해에 도움이 될 것입니다:
- “평가지표 f1_score와 mse 사용법”

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.