머신러닝에서 데이터 분할(Train/Validation/Test)의 목적

머신러닝 모델을 개발할 때 데이터를 적절히 분할하는 것은 매우 중요하다. 일반적으로 데이터를 학습(Train) 데이터, 검증(Validation) 데이터, 테스트(Test) 데이터로 나누어 사용하며, 각 데이터셋은 모델의 학습, 성능 평가, 일반화 성능 측정에 중요한 역할을 수행한다. 이러한 데이터 분할은 모델이 과적합(Overfitting)되는 것을 방지하고, 실제 환경에서의 성능을 예측하는 데 도움을 준다.

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💡 학습 데이터 (Training Data)

학습 데이터는 모델을 훈련시키는 데 사용되는 데이터셋이다. 모델은 이 데이터를 통해 패턴을 학습하고, 가중치와 편향을 조정하여 예측 정확도를 높인다. 학습 데이터의 양과 질은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 충분한 양의 데이터를 확보하고 데이터의 품질을 유지하는 것이 중요하다. 학습 데이터는 모델이 처음 보는 데이터에 대해 일반화할 수 있는 능력을 키우는 데 필수적이다.

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🔍 검증 데이터 (Validation Data)

검증 데이터는 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝하고, 모델의 성능을 중간에 평가하는 데 사용된다. 하이퍼파라미터는 학습률(Learning Rate), 배치 크기(Batch Size), 은닉층의 개수 등 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 파라미터이다. 검증 데이터를 사용하여 여러 하이퍼파라미터 조합에 대한 모델의 성능을 평가하고, 가장 좋은 성능을 보이는 조합을 선택한다. 이를 통해 모델이 학습 데이터에 과적합되는 것을 방지하고, 일반화 성능을 향상시킬 수 있다.

예를 들어, 신경망 모델의 학습률을 조정할 때, 학습 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키고, 검증 데이터를 사용하여 각 학습률에 대한 모델의 정확도를 평가한다. 가장 높은 정확도를 보이는 학습률을 선택하여 최종 모델을 훈련시키는 데 사용한다.

# 간단한 예시: 학습 및 검증 데이터 사용
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 예제 데이터
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]

# 데이터 분할 (학습 데이터 80%, 테스트 데이터 20%)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 모델 훈련
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 검증 데이터로 성능 평가
y_pred = model.predict(X_val)
accuracy = accuracy_score(y_val, y_pred)
print(f'검증 정확도: {accuracy}')

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🧪 테스트 데이터 (Test Data)

테스트 데이터는 최종 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터셋이다. 모델은 테스트 데이터를 통해 학습하지 않으며, 테스트 데이터는 모델이 얼마나 일반화되었는지를 측정하는 데 사용된다. 테스트 데이터는 모델이 실제 환경에서 얼마나 잘 작동할지를 예측하는 데 중요한 역할을 한다. 테스트 데이터에 대한 성능이 좋지 않다면, 모델이 과적합되었거나 일반화 능력이 부족하다는 것을 의미한다.

테스트 데이터는 모델 개발의 마지막 단계에서 딱 한 번만 사용해야 한다. 만약 테스트 데이터에 대한 성능이 만족스럽지 않다면, 모델을 재설계하거나 데이터를 추가하여 모델을 다시 훈련시켜야 한다.

예를 들어, 의료 진단 모델을 개발할 때, 학습 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키고, 검증 데이터를 사용하여 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝한 후, 테스트 데이터를 사용하여 모델의 최종 성능을 평가한다. 테스트 데이터에 대한 정확도가 높다면, 모델이 실제 환자 데이터를 잘 진단할 수 있다는 것을 의미한다.

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🎯 데이터 분할 비율

일반적으로 데이터 분할 비율은 70:15:15 또는 80:10:10으로 설정된다. 즉, 전체 데이터의 70% 또는 80%를 학습 데이터로 사용하고, 15% 또는 10%를 검증 데이터로, 나머지 15% 또는 10%를 테스트 데이터로 사용하는 것이다. 데이터의 양이 충분하지 않다면, 교차 검증(Cross-Validation) 기법을 사용하여 모델의 성능을 보다 안정적으로 평가할 수 있다.

교차 검증은 데이터를 여러 개의 폴드(Fold)로 나누고, 각 폴드를 번갈아 가며 검증 데이터로 사용하는 방법이다. 예를 들어, 5-폴드 교차 검증은 데이터를 5개의 폴드로 나누고, 각 폴드를 한 번씩 검증 데이터로 사용하고 나머지 4개의 폴드를 학습 데이터로 사용하여 모델을 훈련시킨다. 5번의 훈련과 평가를 통해 얻은 성능 지표의 평균값을 최종 성능으로 사용한다.

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✔️ 데이터 분할 시 주의사항

데이터를 분할할 때 몇 가지 주의사항을 고려해야 한다. 첫째, 학습, 검증, 테스트 데이터의 분포가 유사해야 한다. 만약 데이터 분포가 다르다면, 모델이 특정 데이터셋에 과적합될 수 있다. 둘째, 데이터가 시간 순서대로 수집된 경우, 시간 순서를 유지하면서 데이터를 분할해야 한다. 예를 들어, 주식 가격 예측 모델을 개발할 때, 과거 데이터를 학습 데이터로 사용하고, 미래 데이터를 테스트 데이터로 사용해야 한다. 셋째, 데이터에 편향(Bias)이 있는 경우, 편향을 제거하거나 완화하는 방법을 고려해야 한다.

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📚 핵심 용어 정리

• 학습 데이터 (Training Data): 모델 훈련에 사용되는 데이터
• 검증 데이터 (Validation Data): 하이퍼파라미터 튜닝 및 중간 성능 평가에 사용되는 데이터
• 테스트 데이터 (Test Data): 최종 모델 성능 평가에 사용되는 데이터
• 과적합 (Overfitting): 모델이 학습 데이터에만 지나치게 적합되어 일반화 능력이 떨어지는 현상
• 교차 검증 (Cross-Validation): 데이터를 여러 폴드로 나누어 번갈아 가며 검증하는 방법