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Train/Test/Validation 데이터 분할(Data Split)

데이터 분할테스트 및 검증 데이터를 분리해야 하는 이유검증 데이터 가 최종 모델을 선택하는 데 사용되기 때문에 검증 데이터에 대한 최종 모형의 오류율 추정치가 편향된다 (실제 오류율보다 작음).테스트 데이터로 최종 모델을 평가 한 후에는 모델을 더 이상 조정하지 않아야 한다.Resampling이 왜 필요했는가?모델의 성능을 제대로 평가하고, 불확실성이나 편향을 줄이며, 데이터가 부족하거나 한정된 상황에서도 신뢰할 수 있는 통계적 추정을 가능하게 하기 위해서테스트와 훈련 데이터의 차이모델을 평가할 때 train error는 쉽게 구할 수 있지만, test error는 구하기 어려움학습 데이터 모델을 기반으로 형성된 모델은 실제 평가 데이터에서 성능이 과적합됨그러면, 평가 데이터를 많이 확보하는 건 쉬운가?..
데이터 사이언스 정보 2025. 5. 14. 22:01
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