목차 개요 이번 포스트에서는 머신러닝에서 중요한 훈련 데이터(training data)와 테스트 데이터(testing data)에 대해 알아보고 그 차이에 대ㅐ해서도 알아다. 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. 머신러닝에서의 데이터셋 머신러닝에서 훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누고 사용하는 구체적인 방법은 다음과 같다. 데이터셋 분할 전체 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나..
