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코딩하는 타코야끼

[ML] 2-3강_모델 추론

1. 그런데 이 결과가 맞을까? 모델이 추론한 결과가 맞다는 것을 어떻게 보증할 수 있을까? 모델을 최종 서비스에 적용하기 전에 모델의 성능을 확인하는 작업이 필요하다. 📍머신러닝 프로세스 🌓 훈련데이터셋과 평가(테스트)데이터 분할 위의 예는 우리가 만든 모델이 성능이 좋은 모델인지 나쁜 모델인지 알 수 없다. 전체 데이터 셋을 두개의 데이터셋으로 나눠 하나는 모델을 훈련할 때 사용하고 다른 하나는 그 모델을 평가할 때 사용한다. 보통 훈련데이터와 테스트데이터의 비율은 8:2 또는 7:3 정도로 나누는데 데이터셋이 충분하다면 6:4까지도 나눈다. 💡 데이터셋 분할시 주의 분류 문제의 경우 각 클래스(분류대상)가 같은 비율로 나뉘어야 한다. 🌓 scikit-learn의 train_test_split( ) ..
[T.I.L] : Today I Learned/Machine Learning 2023. 5. 28. 02:45
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