데이터분할1 머신러닝 학습 절차 (학습·검증, 테스트, 과적합) 머신러닝 모델을 처음 공부할 때 저도 한 가지 실수를 반복했습니다. 학습 데이터로 성능을 확인하고 "잘 되네" 싶어서 그대로 배포했더니, 실제 데이터를 넣는 순간 성능이 뚝 떨어지는 경험을 했습니다. 알고 보니 학습·검증·테스트 데이터를 제대로 분리하지 않았던 게 문제였습니다. 이 글에서는 그 경험을 바탕으로 왜 이 절차가 중요한지, 어떻게 적용해야 하는지 풀어보겠습니다. 학습과 검증, 왜 둘 다 필요한가머신러닝 모델을 훈련시킬 때 가장 먼저 하는 일은 전체 데이터를 학습(Training), 검증(Validation), 테스트(Testing) 세 덩어리로 나누는 것입니다. 비율은 보통 7:2:1이나 8:1:1이 많이 쓰이는데, 중요한 건 숫자가 아니라 세 덩어리가 절대 겹치지 않아야 한다는 원칙입니다.학.. 2026. 7. 23. 이전 1 다음
