남는건 기록뿐

1. 데이터를 학습 세트와 평가 세트로 분할하는 이유 -- 머신러닝 모델을 학습시킨 후에는 모델이 새로운 데이터를 입력했을 때도 범용적으로 잘 작동하는 지 평가할 기준이 필요하다. 이를 위해 평가(test data)가 필요하다. 일반적으로 머신러닝에선 정확한 평가를 위해 데이터를 학습 데이터(train data), 평가 데이터(test data)로 나누거나, 더 나아가서는 학습 데이터(train data), 검증 데이터(validation data), 평가 데이터(test data)로 분리한다. 학습 데이터(train data): 모델을 학습시키는데 필요함 검증 데이터(validation data): 학습한 모델이 적합한지 검증함 평가 데이터(test data); 최종적으로 선택한 모델의 성능을 평가함 ..