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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.💡 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..
머신러닝 2025. 4. 12. 07:29
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