머신 러닝 모델을 구축할 때 가장 중요한 방법 중 하나는 데이터를 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트로 분리하는 것입니다. 이를 통해 우리는 하나의 데이터 세트에서 모델을 훈련하고 지금은 본 적이 없는 다른 데이터 세트에서 성능을 추정할 수 있습니다. 그래도 데이터를 훈련 전용 데이터 세트와 테스트 전용 데이터 세트로 분리하고 싶을 때가 있습니다.. 이 게시물에서는 이것이 필요한 이유와 수행 방법을 살펴보겠습니다. 데이터를 훈련 전용 데이터 세트와 테스트 전용 데이터 세트로 구분하는 이유는 무엇일까요? 데이터를 교육 및 테스트 데이터 세트로 분리하는 것은 머신 러닝에서 일반적인 관행입니다. 학습 데이터 세트는 모델을 학습하는 데 사용되고 테스트 데이터 세트는 성능을 추정하는 데 사용됩니다. 그래도 교..