Test Set and Train Set

테스트 셋과 트레인 셋 분리의 중요성:

• 모델의 일반화 능력 평가:
  • 훈련 데이터에서 학습한 모델이 얼마나 잘 새로운 데이터에 적용되는지 평가합니다.
• 과적합 방지:
  • 모델이 훈련 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로운 데이터에 대한 성능이 떨어지는 것을 방지합니다.
• 모델 성능의 객관적 평가:
  • 별도의 테스트 데이터 세트를 사용함으로써 모델의 성능을 객관적으로 평가할 수 있습니다.

shuffle() vs train_test_split(): 데이터 분리 방법 비교

목적과 기능:

• shuffle():
  • 데이터 세트의 순서를 무작위로 섞는 함수입니다.
  • 데이터의 순서에 의한 편향을 방지하고 임의성을 증가시키기 위해 사용됩니다.
  • 단순히 데이터를 섞는 기능을 제공하며, 훈련 세트와 테스트 세트로 나누지 않습니다.
• train_test_split():
  • 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하는 함수입니다.
  • 일반적으로 데이터 세트의 일정 비율(예: 70% 훈련, 30% 테스트)로 나눕니다.
  • 선택적으로 데이터를 섞는 옵션을 제공합니다.

사용 시나리오:

• shuffle():
  • 데이터의 순서에 의존하지 않는 모델을 만들고자 할 때 유용합니다.
  • 시계열 데이터 등 특정 유형에는 적합하지 않을 수 있습니다.
• train_test_split():
  • 모델을 훈련하기 전에 데이터를 적절한 비율로 분할하는 데 사용됩니다.
  • 모델의 성능 평가 및 과적합 방지에 중요합니다.

추가 기능:

• train_test_split():
  • 데이터를 분할하는 동시에 섞는 기능을 제공합니다.
  • shuffle()의 기능을 포함하며, 무작위 시드 설정을 통한 결과의 재현성을 보장합니다.

결론:

• shuffle()은 데이터의 순서를 무작위로 섞는 데 사용됩니다.
• train_test_split()은 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 분할하는 데 사용되며, 데이터를 섞는 기능도 제공합니다.
• 실제 응용 프로그램에서는 train_test_split()이 더 일반적으로 사용됩니다.