머신러닝 훈련데이터와 테스트데이터 나누는 방법

머신러닝 모델을 학습하고 성능을 평가하기 위해 훈련 데이터와 테스트 데이터를 사용합니다. 일반적으로 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누는 방법은 다음과 같습니다.

 

             훈련 데이터 (Training Data):

 

•                     훈련 데이터는 머신러닝 모델을 학습하는 데 사용됩니다.

•                     모델은 훈련 데이터를 통해 학습하고, 학습한 패턴과 관계를 파악하여 일반화합니다.

•                     모델의 파라미터(가중치, 편향 등)는 훈련 데이터를 통해 조정됩니다.

•                     훈련 데이터는 모델에 입력되는 특성(feature)과 정답(label)으로 구성됩니다.

 

             테스트 데이터 (Test Data):

 

•                     테스트 데이터는 학습된 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

•                     테스트 데이터는 모델이 이전에 본 적이 없는 새로운 데이터입니다.

•                     모델이 테스트 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 측정합니다.

•                     테스트 데이터에는 정답(label)이 포함되어 있지만, 모델은 이를 사용하지 않고 예측만 수행합니다.

•                     모델의 성능 평가는 테스트 데이터의 예측 결과와 실제 정답(label)을 비교하여 이루어집니다.

 

일반적으로 데이터를 7:3, 8:2 등의 비율로 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나눕니다. 훈련 데이터로 모델을 학습시킨 후, 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가하여 일반화 성능을 확인합니다. 이렇게 함으로써 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 파악하고, 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.

 

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실제 데이터가 100개라고 가정하고, 일반적으로 데이터를 80:20 또는 70:30 등의 비율로 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나눕니다. 이 경우, 훈련 데이터로 80개(또는 70개)를 사용하고, 테스트 데이터로 20개(또는 30개)를 사용하는 것이 일반적입니다.

 

데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누는 목적은 모델이 학습한 패턴을 일반화하여 새로운 데이터에 대해 예측하는 능력을 평가하는 것입니다. 훈련 데이터로 모델을 학습시킨 후, 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이렇게 함으로써 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측하는지를 확인할 수 있습니다.

 

데이터를 나눌 때, 무작위로 분할하는 것이 중요합니다. 즉, 훈련 데이터와 테스트 데이터를 뽑을 때 데이터가 무작위로 섞이도록 해야 합니다. 이렇게 함으로써 모델이 특정 부분에만 치우치지 않고 전체적으로 일반화할 수 있습니다. 데이터를 무작위로 섞기 위해 보통 랜덤 셔플링을 사용합니다. 또한, 데이터의 양과 특성에 따라 적절한 비율을 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 데이터가 많을수록 훈련 데이터에 더 많은 비율을 할당하는 것이 좋습니다.

 

 

 

 

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