인프런 커뮤니티 질문&답변

• test_size는 0.2 이상은 하지 마세요!!! 적어도 80%는 학습 데이터로 사용할 필요가 있습니다.

• random_state 좋아하는 숫자 정수로 아무거나 해도 됩니다. 작성하지 않으면 실행할 때마다 데이터가 다르게 나누어집니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shs4166님.

train_test_split 함수에서 test_size와 random_state를 어떻게 설정할지 궁금해 하셨군요. 이 두 가지 매개변수는 데이터 분할과 모델의 재현성 측면에서 중요한 역할을 합니다. 이에 대한 유사한 질문과 답변이 있어서 관련 정보를 제공해드리겠습니다.

1. test_size 설정: 일반적으로 test_size는 0.2로 설정하여 전체 데이터의 20%를 테스트 데이터로 사용하는 것이 일반적입니다. 이는 데이터의 크기와 목표에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 클 경우 테스트 비율을 작게(0.1) 설정하고, 데이터가 작으면 테스트 비율을 크게(0.3) 설정하는 방식으로 유연하게 조정할 수 있습니다. 기존의 질문인 “train_test_split에서 적절한 test_size는?”을 참고해 주시면 추가적인 정보가 도움이 될 것입니다.

2. random_state 설정: random_state는 난수 생성의 시드를 설정하여 데이터 분할 결과를 재현 가능하게 하는 역할을 합니다. 이 값이 바뀌면 데이터의 분할이 달라질 수 있지만, 일반적으로 모델의 성능 평균에는 큰 영향을 미치지 않습니다. 보통 특정한 값을 지정하여 실험의 재현성을 보장하며, 튜토리얼에서는 0이나 42 같은 값을 많이 사용합니다. random_state와 관련된 질문 “random_state 값에 따라서 값이 큰 차이가 나는 경우가 있나여?”도 참조하실 수 있습니다.

이 두 매개변수 설정은 데이터의 특성, 분석 목표, 그리고 실험의 상황에 따라 다르게 조정될 수 있습니다. 각각의 상황에 맞게 테스트와 학습 데이터의 비율을 적절하게 설정하여 최적의 모델 성능을 얻는 것이 중요합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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