[python] 데이터 분할하기
Contents
1. 데이터 분할의 중요성
데이터 분할은 데이터 집합을 학습, 검증 및 테스트 세트로 나누는 과정을 말합니다. 이것은 모델을 개발하고 평가하는 데 사용되며, 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 확인하는 데 중요한 부분입니다.
2. 데이터 분할 방법
일반적으로 3가지 세트로 데이터를 분할합니다.
- 학습 세트: 모델을 학습하는 데 사용됩니다.
- 검증 세트: 모델의 하이퍼파라미터 튜닝이나 모델 선택을 위해 사용됩니다.
- 테스트 세트: 모델의 성능을 최종적으로 확인하는 데 사용됩니다.
3. Python을 사용한 데이터 분할 예시
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 데이터프레임 df를 학습 세트(70%)와 테스트 세트(30%)로 분할
train, test = train_test_split(df, test_size=0.3)
# 검증 세트(20%), 학습 세트(80%)로 분할
train, validation = train_test_split(train, test_size=0.2)
위의 예시는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 데이터를 학습, 테스트 및 검증 세트로 분할하는 방법을 보여줍니다. 이러한 방식으로 데이터를 분할하면 모델의 품질을 올바르게 평가할 수 있습니다.
위에서 이미 언급한 대로, 올바른 데이터 분할은 모델의 성능을 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 모델이 실제 세계에서도 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.
마지막으로, 데이터 분할에 대한 노하우를 배우고 적절히 활용한다면, 모델의 품질을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.
References
- Scikit-learn, “train_test_split”, https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html