인프런 커뮤니티 질문&답변

4회 기출 유형(작업형2)까지 수강하였을 때, 제가 이해한 내용은 다음과 같습니다.

<모델의 성능을 평가하는 방법>

1. 데이터 분리 (X_tr, X_val, y_tr, y_val) → 모델 학습 & 하이퍼 파라미터 튜닝 → 평가 (f1 score, roc_auc_score 등)

    

   하이퍼 파라미터 튜닝의 값을 조절해가며 평가 점수 확인

2. 데이터 분리 없이, 모델 학습 & 하이퍼 파라미터 튜닝 → 교차검증 (cross_val_score)

이때 질문드립니다.

1. 제가 이해한 대로, 모델의 성능을 평가하는 방법이 위의 2가지가 있는게 맞을까요?

2. 강사님이 영상에서 교차검증을 사용한 이유는 문제에서 평가 방식을 '평가: Macro f1-score'라고 제시해주었기 때문인가요?

3. 혹시 실제 시험 상황에서 평가 방식을 제시해주지 않는다면, 위의 2가지 방법 중 어떤 것을 사용해도 상관이 없는건가요?