Concept/훈련 데이터(training data)와 테스트 데이터(testing data) 그리고 검증 데이터

목차

 

개요

이번 포스트에서는 머신러닝에서 중요한 훈련 데이터(training data)와 테스트 데이터(testing data)에 대해 알아보고 그 차이에 대ㅐ해서도 알아다.

 

 

 

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개념

 

훈련 데이터
기계 학습 알고리즘이 학습하기 위해 사용되는 데이터로, 알고리즘의 파라미터를 조정하고 모델 성능을 최적화하는 데 사용된다.

 

테스트 데이터
모델이 새로운 데이터에 얼마나 잘 일반화하는지 평가하기 위해 사용되며, 이를 통해 과적합을 감지할 수 있다.

 

 

훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누는 것은 모델의 일반화 성능을 평가하기 위한 중요한 과정이다.

 

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머신러닝에서의 데이터셋

 

머신러닝에서 훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누고 사용하는 구체적인 방법은 다음과 같다.

• 데이터셋 분할
  전체 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나눈다.
  일반적으로 훈련 데이터는 전체 데이터셋의 70~80%를 차지하며, 테스트 데이터는 20~30%를 차지한다.
  이 분할은 무작위로 진행되어야 하며, 때로는 시간 순서에 따라 분할하기도 한다.
  
  
• 훈련 데이터 사용
  훈련 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 학습시킨다
  이 과정에서 모델의 파라미터가 조정되어 최적화된다
  훈련 데이터에 대한 모델의 성능은 학습 과정에서 점차 개선된다.
  
  
• 검증 데이터 사용
  훈련 데이터를 더 작은 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누어 모델의 성능을 평가한다.
  이를 통해 하이퍼파라미터를 조정하거나 과적합을 감지할 수 있다.
  검증 데이터는 일반적으로 훈련 데이터의 10~20%를 차지한다.
  
  
• 테스트 데이터 사용
  훈련이 완료된 모델의 성능을 테스트 데이터로 평가한다.
  이 과정에서 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화하는지 확인할 수 있다. 테스트 데이터에 대한 성능 지표는 모델의 최종 성능을 결정한다.

 

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마무리

머신러닝 모델이 훈련 데이터와 테스트 데이터를 사용하여 최적화되고 일반화 성능을 평가한다. 

 

쉽게말해 훈련 성과를 테스트로 판단하는 것이다.